Calculate S(n) (规律题)

Calculate S(n)

Time Limit: 10000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 10508    Accepted Submission(s): 3771


Problem Description
Calculate S(n).

S(n)=13+23 +33 +......+n3 .
 

Input
Each line will contain one integer N(1 < n < 1000000000). Process to end of file.
 

Output
For each case, output the last four dights of S(N) in one line.
 

Sample Input
1 2
 

Sample Output
0001 0009
 
题意:
给你一个n,问你1^3+2^3+3^3+4^3+...+n^3的后四位是多少。

解析:
就一个公式,(1^3+2^3+3^3+4^3+...+n^3) = (1 + 2 + 3 + 4 + ... + n)^ 2
注意取模就好了。

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <numeric>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <bitset>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cmath>
#include <map>
#include <set>
#define LL long long
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1

const int mod = 1e4;
const double esp = 1e-6;
const double PI = acos(-1.0);
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = 500005;
using namespace std;

int main(){
    LL n;
    while(cin>>n){
        LL num = (n * (n + 1)) >> 1;
        num %= mod;
        num *= num;
        printf("%04d\n",num%mod);
    }
    return 0;
}




### R/S分析方法及其在IT领域的应用 R/S分析(Rescaled Range Analysis)是一种统计方法,用于研究时间序列数据中的长期相关性。它最初由Harold Edwin Hurst提出,广泛应用于水文学领域,后来逐渐扩展到金融、气象学和计算机科学等领域。以下是R/S分析的基本原理及其在IT领域的应用介绍。 #### 1. R/S分析的基本原理 R/S分析的核心是计算时间序列的重标极差(Rescaled Range),并通过Hurts指数(H)来衡量数据的长期相关性。如果H值大于0.5,则表明数据具有持久性;如果H值小于0.5,则表明数据具有反持久性;如果H值等于0.5,则表明数据是随机游走过程[^1]。 - **R值**:表示时间序列的最大值与最小值之间的范围。 - **S值**:表示时间序列的标准差。 - **R/S比值**:通过将R值除以S值得到,用于标准化时间序列的波动范围。 #### 2. R/S分析在IT领域的应用 ##### (1)网络流量分析 在网络管理中,R/S分析可用于检测网络流量的时间依赖性和自相似性。通过对网络流量进行R/S分析,可以识别出流量模式中的长期趋势和异常行为,从而为网络优化和安全监控提供依据[^3]。 ```python import numpy as np def calculate_r_s(series): n = len(series) mean = np.mean(series) deviations = series - mean cumulative_deviation = np.cumsum(deviations) r_value = np.max(cumulative_deviation) - np.min(cumulative_deviation) s_value = np.std(series) if s_value == 0: return 0 return r_value / s_value # 示例:计算R/S比值 network_traffic = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] r_s_ratio = calculate_r_s(network_traffic) print(f"R/S Ratio: {r_s_ratio}") ``` ##### (2)系统性能预测 在IT系统中,R/S分析可以用于预测服务器负载或数据库查询响应时间的趋势。通过对历史数据进行分析,可以提前发现潜在的性能瓶颈,并采取措施避免系统崩溃[^5]。 ##### (3)图像处理中的应用 尽管R/S分析主要用于一维时间序列,但也可以扩展到二维图像处理中。例如,在图像去噪或特征提取过程中,可以通过R/S分析评估图像像素值的空间相关性,从而改进算法性能[^2]。 ##### (4)声音信号分析 在声音信号处理中,R/S分析可以结合傅里叶变换技术,用于研究声音信号的频谱特性。例如,在音频压缩或语音识别中,R/S分析可以帮助识别信号中的周期性和规律性[^4]。 #### 3. 实际案例 假设我们有一个IT系统的日志数据集,包含过去一年的CPU使用率记录。通过R/S分析,我们可以计算出该系统的Hurst指数,判断其是否具有长期记忆性。如果H值较高,则表明CPU使用率在未来可能会延续当前的趋势,从而帮助运维团队制定更合理的资源分配策略。 ```python def hurst_exponent(time_series): lags = range(2, len(time_series)) tau = [np.sqrt(np.std(np.subtract(time_series[lag:], time_series[:-lag]))) for lag in lags] poly = np.polyfit(np.log(lags), np.log(tau), 1) return poly[0] # 示例:计算Hurst指数 cpu_usage = [random.uniform(0, 100) for _ in range(365)] hurst_index = hurst_exponent(cpu_usage) print(f"Hurst Exponent: {hurst_index}") ``` #### 4. 优势与局限性 - **优势**: - 能够揭示时间序列中的长期相关性。 - 对非平稳时间序列具有较强的适应能力。 - **局限性**: - 计算复杂度较高,尤其是对于大规模数据集。 - 可能受到噪声或短时间波动的影响,导致结果偏差。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值