蓝桥杯历届-拼接平方数

2014年第五届蓝桥杯C/C++ C组决赛真题题解 1. 标题:国王的遗产     X国是个小国。国王K有6个儿子。在临终前,K国王立下遗嘱:国王的一批牛作为遗产要分给他的6个儿子。     其中,大儿子分1/4,二儿子1/5,三儿子1/6,....     直到小儿子分1/9。     牛是活的,不能把一头牛切开分。     最后还剩下11头牛,分给管家。     请计算国王这批遗产中一共有多少头牛。     这是一个整数,请通过浏 阅读详情

蓝桥杯历届-拼接平方数



标题:拼接平方数

    小明发现49很有趣,首先,它是个平方数。它可以拆分为4和9,拆分出来的部分也是平方数。169也有这个性质,我们权且称它们为:拼接平方数。

    100可拆分1 00,这有点勉强,我们规定,0 00 000 等都不算平方数。

    小明想:还有哪些数字是这样的呢?

    你的任务出现了:找到某个区间的所有拼接平方数。

【输入格式】
两个正整数  a b (a<b<10^6)

【输出格式】
若干行,每行一个正整数。表示所有的区间[a,b]中的拼接平方数

例如:
输入:
1 200

程序应该输出:
49
169

再例如:
输入:
169 10000

程序应该输出:
169
361
1225
1444
1681
3249
4225
4900
9025

左右选择数的位数即可,和砝码称重的选择一样,不过比砝码称重问题简单得多

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
int d1[100], d2[100];
int getT(int s, int e) {
    int sum = 0;
    for (int i = s; i <= e; i++) {
        sum = sum*10 + d2[i];
    }
    return sum;
}
bool getInt(int a){
     int temp=(int)sqrt(a);
     if(temp*temp==a){
            return true;
     }
     else{
            return false;
     }
}
bool setInt(int a) {
    int k = 0;
    do {
        d1[k++] = a%10;
        a /= 10;
    }while(a > 0);
    for (int i = k-1, j = 0; i >= 0; i--, j++)
        d2[j] = d1[i];
    for (int i = 0; i < k-1; i++) {
        int t1 = getT(0, i);
        int t2 = getT(i+1, k-1);
        if (getInt(t1) && getInt(t2) && t2 != 0 && t1 != 0) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}
int main() {
    int a, b;
    scanf("%d%d", &a, &b);
    for (int i = a; i <= b; i++) {
        memset(d1, 0, sizeof(d1));
        memset(d2, 0, sizeof(d2));
        if(setInt(i) && getInt(i) && i > 10) {
            printf("%d\n",i);
        }
    }
    return 0;
}

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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原题链接 思路:就按照人脑的思考模式,把数字转换成字符串,然后在不同地方(循环)分割成两个子串,再把子串转化为数字,判断这两个数是否是平方数。不是一个数一个数地循环,而是一个平方数一个平方数地循环。 这道题不难,但要注意一些小技巧,比如: 判断一个数平方后是否是整数,可以Math.sqrt(n)%1==0,或者Math.round(n)==n (四舍五入后与原来相等) 数字转化为字符串,String str=String.valueOf(a) 字符串转化为数字,int a=parseInt(st

weixin_43938846的博客 220
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Kid_TH
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