Khoảng cách Manhattan giữa hai điểm dữ liệu
Khoảng cách Manhattan cộng độ lệch theo từng chiều, nên rẻ hơn khoảng cách Euclid (không cần căn) và rất hợp khi đặc trưng có đơn vị rời rạc.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: lists-and-loops, absolute-value.
Nội dung đề bài
Mô tả bài toán
Khoảng cách Manhattan cộng độ lệch theo từng chiều, nên rẻ hơn khoảng cách Euclid (không cần căn) và rất hợp khi đặc trưng có đơn vị rời rạc.
Yêu cầu
Đọc từ stdin: dòng 1 là N; dòng 2 là điểm u; dòng 3 là điểm v. In ra khoảng cách Manhattan ∑i |ui - vi|.
Quy ước nộp bài
- Chỉ cần viết một chương trình đọc
stdinvà in rastdout. Bài này không yêu cầu viết hàm. - Không truyền lời nhắc vào
input(). Lời nhắc sẽ bị in vàostdoutvà làm bài sai. - Chỉ in đúng nội dung ở mục Output. Không in thêm nhãn, dòng trống hay ký tự thừa.
- Output được so khớp từng ký tự, phân biệt chữ hoa/thường và dấu câu.
Input
Ba dòng: N, điểm u, điểm v.
Output
Một số nguyên: tổng độ lệch tuyệt đối.
Ràng buộc
- 1 ≤ N ≤ 104; |ui|, |vi| ≤ 106.
Ví dụ 1
Input
3
1 2 3
4 0 3Output
5
Độ lệch từng chiều là 3, 2, 0 nên tổng bằng 5.Ví dụ 2
Input
2
0 0
0 0Output
0
Hai điểm trùng nhau nên khoảng cách bằng 0.Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.