POJ 1006 Biorhythms(中国剩余定理,63 ms)

这是一篇关于编程竞赛题目的博客,详细介绍了POJ 1006 Biorhythms的问题,即如何计算三个不同周期(23、28、33天)的生物节律在同一日期达到峰值的下一个日期。博客内容包括题目描述、输入输出格式、样例以及算法分析和解决方案,特别提到了利用中国剩余定理来求解同余方程组的方法,并提醒注意非正数解的调整以及最小公倍数的应用。

一、题目描述

Biorhythms

Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 154722 Accepted: 50271(2020/1/13)

Description

Some people believe that there are three cycles in a person’s life that start the day he or she is born. These three cycles are the physical, emotional, and intellectual cycles, and they have periods of lengths 23, 28, and 33 days, respectively. There is one peak in each period of a cycle. At the peak of a cycle, a person performs at his or her best in the corresponding field (physical, emotional or mental). For example, if it is the mental curve, thought processes will be sharper and concentration will be easier.
Since the three cycles have different periods, the peaks of the three cycles generally occur at different times. We would like to determine when a triple peak occurs (the peaks of all three cycles occur in the same day) for any person. For each cycle, you will be given the number of days from the beginning of the current year at which one of its peaks (not necessarily the first) occurs. You will also be given a date expressed as the number of days from the beginning of the current year. You task is to determine the number of days from the given date to the next triple peak. The given date is not counted. For example, if the given date is 10 and the next triple peak occurs on day 12, the answer is 2, not 3. If a triple peak occurs on the given date, you should give the number of days to the next occurrence of a triple peak.
一些人相信,一个人从出生起就具有三个生理周期,分别是体能、精神和智能的循环周期,长度分别为23、28、33天。每个周期都有一个峰值。在峰值时,相应的能力达到顶峰。例如,在精神曲线中,顶峰时人的反映会更敏锐,也更容易集中注意力。
三个循环具有不同的周期,所以相应的峰值一般出现在不同时刻。我们希望能计算出对一个人而言三个峰值出现在同一天的日子。对每个循环,你将获得一个数据,代表该种循环周期已经在今年的第几天达到峰值(不一定是第一次)。还会提供给你一个额外的数字,表示今年的第几天。你的任务是计算出下一个三峰将在多少天到来。今年已过去的天数不算在内,例如给出了今年第 10 天,下一次重合在第 12 天,那么答案是 2 不是 3。如果下一次峰值恰好也在给定的日子出现,你应该给出再下一次出现需要等待的天数。

Input

You will be given a number of cases. The input for each case consists of one line of four integers p, e, i, and d. The values p, e, and i are the number of days from the beginning of the current year at which the physical, emotional, and intellectual cycles peak, respectively. The value d is the given date and may be smaller than any of p, e, or i. All values are non-negative and at most 365, and you may assume that a triple peak will occur within 21252 days of the given date. The end of input is indicated by a line in which p = e = i = d = -1.
将提供若干样例。每个样例包含四个数字 p, e, i, d。p, e, i 分别代表体能、精神和智能的波动周期在今年第几天达到峰值。d 代表三峰已在今年第几天出现,可以小于 p, e, i 。每个值都是非负的,而且最大是 365。可以认为一个三峰每隔 21252 天出现一次。p, e, i, d = -1 时输入结束。

Output

For each test case, print the case number followed by a message indicating the number of days to the next triple peak, in the form:

Case 1: the next triple peak occurs in 1234 days.

Use the plural form ``days’’ even if the answer is 1.

对每个样例,输出下一个三峰到来需要等待的天数。格式是:

Case 1: the next triple peak occurs in 1234 days.

即使下一次三峰重合在 1 天后到来,输出中的 day 也要用复数形式 days。

Sample Input

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本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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