HDU Strange fuction 1597

本文介绍了一个算法问题——如何找出无限序列S中的第N个数字,该序列由连续递增的数字串组成。文章提供了一段C++代码实现,通过预计算和二分查找的方法高效地解决了问题。

find the nth digit

Time Limit : 1000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other)
Total Submission(s) : 4   Accepted Submission(s) : 2
Problem Description
假设: S1 = 1 S2 = 12 S3 = 123 S4 = 1234 ......... S9 = 123456789 S10 = 1234567891 S11 = 12345678912 ............ S18 = 123456789123456789 .................. 现在我们把所有的串连接起来 S = 1121231234.......123456789123456789112345678912......... 那么你能告诉我在S串中的第N个数字是多少吗?
 

Input
输入首先是一个数字K,代表有K次询问。 接下来的K行每行有一个整数N(1 <= N < 2^31)。
 

Output
对于每个N,输出S中第N个对应的数字.
 

Sample Input
6 1 2 3 4 5 10
 

Sample Output
1 1 2 1 2 4
 思路:先找到在哪一个列 在找到是这一列的第几个数字
#include <stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
long long a[100001];
int num[9]={9,1,2,3,4,5,6,7,8};
int main(int argc, char *argv[])
{
	int cnt=0,i;
	a[cnt]=0;
	for(i=1;i<70000;i++)
	{
		a[cnt]=a[cnt-1]+i;
		cnt++;
	}
	long long t;
	scanf("%lld",&t);
	while(t--)
	{
		long long n;
		scanf("%lld",&n);
		long long pos=lower_bound(a,a+70000,n)-a;
		long long c=n-a[pos-1];
		printf("%d\n",num[c%9]);
	}
	return 0;
}

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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