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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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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