1136 A Delayed Palindrome

本文介绍了一种判断并构造回文串的算法,通过不断将字符串与其倒置字符串相加,直至形成回文串,若经过十次操作仍未达到则输出特定信息。算法使用C++实现,涉及字符串处理与大整数相加的模拟。

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题目大意:

判断一个字符串是否是回文串,不是就和它的倒置字符串相加,直到结果是回文串为止。如果这样的操作进行十次后还不是回文串,那么就输出“Not found in 10 iterations.”。

解题思路:

用字符串模拟大整数相加即可。
代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
char a[1100],b[1100];
bool judge(char c[])//判断是否是回文串
{
	int len=strlen(c);
	for(int i=0;i<len/2;i++)
	{
		if(c[i]==c[len-i-1])continue;
		else return false;
	}
	return true;
}
int main()
{
	scanf("%s",a);
	int oper=0;//计算加法执行的次数
	strcpy(b,a);
	bool flag=true;
	while(!judge(b))
	{
	  if(oper>=10)//第十次仍未得到回文串
	  {
	  	flag=false;
	  	break;
	  }
	  int len=strlen(a);
	  reverse(b,b+len);//翻转b串
	  printf("%s + %s = ",a,b);
	  int cur=0,jin=0,sum=0;
	  for(int i=0;i<len;i++)//模拟大整数加法
	  {
	  	int tmp1=a[i]-'0',tmp2=a[len-i-1]-'0';
	  	sum=tmp1+tmp2+jin;
	  	int yu=sum%10;
	  	char t=yu+'0';
	  	b[cur++]=t;
	  	jin=sum/10;//保存上一位的进位
	  }
	  if(jin)b[cur++]=jin+'0';//最后如果还有进位的话
	  reverse(b,b+cur);
	  printf("%s\n",b);
	  strcpy(a,b);
	  oper++;
	}
	if(flag) printf("%s is a palindromic number.\n",b);
	else printf("Not found in 10 iterations.\n");
	return 0;
} 

Dask Delayed 是 Dask 库中的一个重要特性,它允许用户以延迟执行的方式构建计算图,从而实现并行计算。 ### 原理 Dask Delayed 的核心原理是将函数和其输入参数封装成一个延迟对象,而不是立即执行函数。这些延迟对象可以组合成一个有向无环图(DAG),表示整个计算流程。Dask 会根据这个图来分析计算的依赖关系,然后在合适的时候并行地执行这些任务。 ### 使用指南 #### 基本使用 以下是一个简单的示例,展示了如何使用 Dask Delayed 来并行计算两个数的和: ```python import dask @dask.delayed def add(x, y): return x + y a = 1 b = 2 c = 3 # 创建延迟对象 delayed_result = add(add(a, b), c) # 执行计算 result = delayed_result.compute() print(result) ``` 在这个例子中,`@dask.delayed` 装饰器将 `add` 函数变成了一个延迟函数。当调用 `add` 函数时,实际上并没有立即执行计算,而是创建了一个延迟对象。最后,调用 `compute()` 方法时,Dask 会根据图的依赖关系并行地执行这些任务。 #### 组合多个延迟任务 可以将多个延迟任务组合起来,构建更复杂的计算图: ```python import dask @dask.delayed def square(x): return x ** 2 @dask.delayed def add(x, y): return x + y a = 1 b = 2 c = 3 # 创建延迟对象 squared_a = square(a) squared_b = square(b) sum_of_squares = add(squared_a, squared_b) final_result = add(sum_of_squares, c) # 执行计算 result = final_result.compute() print(result) ``` ### 最佳实践 - **避免过早计算**:尽量在最后一步调用 `compute()` 方法,让 Dask 有足够的信息来优化计算图。 - **批量处理**:如果有多个独立的任务,可以将它们批量处理,以提高并行效率。 - **可视化计算图**:使用 `delayed_object.visualize()` 方法可以可视化计算图,帮助理解计算流程和依赖关系。
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