XDOJ1185 - 钟爱的数字

Description

   LL最喜欢的数字是2 3 8,现在他想知道,从a到b中间,有多少个数字只包含2,3,8

 



Input

 有多组输入数据,第一行为一个数字case,代表有多少组输入数据 (case<=20)
 以下case行每行包含两个正整数a,b代表如题意所述的区间 (1<=a<=b<=10^8)

Output

 一共case行,每行一个整数对应该组区间内包含多少个期望的数字

Sample Input

2
2 3
2 11

Sample Output

2
3

解题思路:

由于数字只能由2、3、8组成,所以可以找出小于10^8的所有的合格要求的数,可以用BFS或DFS找到符合要求的数,并把它们存储起来。保证从小到大的顺序,然后找到大于等于a的第一个数所有索引,再找到大于b的第一个数所在的索引,最后求得这两个索引的差,即为结果。

#include<iostream>
#include<vector>
#include<deque>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int D = 8;
vector<int> number;
deque<int> Q;
void init()
{
    Q.push_back(2);
    Q.push_back(3);
    Q.push_back(8);
}
void BFS()
{
    int depth = 0;
    int n = 0;
    int m = 3;
    int fact = 10;
    while(!Q.empty())
    {
        int t = Q.front();
        Q.pop_front();
        ++n;
        if(n%m==0)
        {
            ++depth;
            m = 3*m;
            n = 0;
            if(depth==D)
            {
                number.push_back(t);
                break;
            }
        }
        number.push_back(t);
        Q.push_back(2+fact*t);
        Q.push_back(3+fact*t);
        Q.push_back(8+fact*t);
    }

}
int main()
{
    int caseN;
    cin>>caseN;
    init();
    BFS();
    for(int m=0;m<caseN;++m)
    {
        int a,b;
        cin>>a>>b;
        vector<int>::iterator itera = find_if(number.begin(),number.end(),bind2nd(greater_equal<int>(),a));
        vector<int>::iterator iterb = find_if(number.begin(),number.end(),bind2nd(greater<int>(),b));
        cout<<iterb-itera<<endl;
    }

    return 0;
}

 

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差分模型(diffusion model)是一种基于偏微分方程的算法,用于图像处理、计算机视觉等领域。在差分模型中,U-Net结构是一种常见的神经网络架构,用于处理图像分割问题。那么为什么差分模型钟爱U-Net结构呢? 首先,U-Net结构是一种全卷积神经网络,能够有效地处理不同尺度的特征。在图像分割中,需要同时考虑图像的全局局部信息,而U-Net结构能够通过嵌套的卷积池化操作,提取不同尺度的特征。此外,U-Net结构还具有跳跃连接(skip connections)的特点,能够将浅层深层特征进行合并,进一步提高图像分割的准确性。 其次,U-Net结构还可以进行端到端的训练,避免了手工特征提取的繁琐过程。在差分模型中,U-Net结构可以差分算法相结合,实现对图像的全局局部信息的有效传播融合。通过不断迭代更新,可以得到更准确的图像分割结果。 最后,U-Net结构还具有可扩展性灵活性的特点。它可以使用不同的优化器、损失函数正则化方法进行训练调节,以适应不同的应用场景。此外,还可以通过增加网络深度宽度等方式进一步提升网络性能。 综上所述,U-Net结构在差分模型中的应用得到了广泛的认可应用。在今后的研究中,我们有信心通过不断探索创新,进一步提高U-Net结构在图像分割差分模型中的性能实用性。
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