USACO--1.1friday

本文介绍了一种计算方法,用于确定从1900年开始的任意连续n年内,每周每种星期出现的具体次数。文中提供了三种不同的实现方案,包括直接模拟法、使用蔡勒公式以及通过switch语句进行条件判断。

这题是一题水题,可以直接模拟~~

只要我们知道1989年12月13日为星期几,然后直接两重循环来做,因为数据不是很大。

#include<iostream>
using namespace std; 
int main()
{
	int n,t=3;   
	int a[12]={31,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30};    
	int ans[7]={0};          
	cin>>n;
 
	for(int i=1900;i<=1900+n-1;i++)
	{
		if(i%400==0||(i%100!=0&&i%4==0)) a[2]=29;
		for(int j=0;j<12;j++)
		{
			t=(t+a[j])%7;
			ans[t]++;
		}
		a[2]=28;
	}
	for(int i=0;i<7;i++) cout<<ans[(i+6)%7]<<' ';
	cout<<endl;
	return 0;
}



还有一个NB公式用来算某年某月某日是星期几,做完后看见题解才知道这个蔡勒公式(Zeller),具体怎么算可以直接百度,下面是用蔡勒公式算。


w:星期; w对7取模得:0-星期日,1-星期一,2-星期二,3-星期三,4-星期四,5-星期五,6-星期六
c:世纪减1(年份前两位数)
y:年(后两位数)
m:月(m大于等于3,小于等于14,即在蔡勒公式中,某年的1、2月要看作上一年的13、14月来计算,比如2003年1月1日要看作2002年的13月1日来计算)
d:日
[ ]代表取整,即只要整数部分。
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int n;
	int ans[7];
	cin>>n;
	memset(ans,0,sizeof(ans));
	for (int i=1900; i<=1900+n-1; i++)
	  for (int j=1; j<=12; j++)
	     {
	     	int c=i/100;
	     	int y=i%100;
	     	int w;
	     	int m=j;
	     	if (j==1 || j==2) 
			 {
			    m+=12;
			    c=(i-1)/100;
			    y=(i-1)%100;
		}
			w=(y+y/4+c/4-2*c+(26*(m+1)/10)+12)%7;
			w=(w+7)%7;
	     	ans[w]++;
	     }
	     for (int i=0; i<7; i++) cout<<ans[(i+6)%7]<<" ";
	     cout<<endl;
	     return 0;
}
在题解后看到一位oler用switch来做。


#include<iostream>
using namespace std;
bool isleap(int y)
{
 if((y%4==0&&y%100!=0)||(y%400==0)) return 1;
 else return 0; 
}
int main()
{
 int sun=0,mon=0,tue=0,wed=0,thu=0,fri=0,sat=0;
 int num;
 cin>>num;
 int tmp=6;
 for(int i=0;i<num;i++)
 {
  int year=1900+i;
  for(int j=1;j<=12;j++)
  {
   switch(tmp%7)
   {
    case 1:mon++;break;
    case 2:tue++;break;
    case 3:wed++;break;
    case 4:thu++;break;
    case 5:fri++;break;
    case 6:sat++;break;
    case 0:sun++;
   }
   if(j==1||j==3||j==5||j==7||j==8||j==10||j==12) tmp+=31;
   else if(j==2)
   {
    if(isleap(year)) tmp+=29;
    else tmp+=28;    
   }
   else tmp+=30;  
  }
 }
 
 cout<<sat<<" "<<sun<<" "<<mon<<" "<<tue<<" "<<wed<<" "<<thu<<" "<<fri<<endl;
 
 return 0; 
}
 



内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
### USACO 1327 Problem Explanation USACO 1327涉及的是一个贪心算法中的区间覆盖问题。具体来说,这个问题描述了一组奶牛可以工作的班次范围,并要求找出最少数量的奶牛来完全覆盖所有的班次。 对于此类问题的一个有效方法是采用贪心策略[^1]。首先按照区间的结束时间从小到大排序这些工作时间段;如果结束时间相同,则按开始时间从早到晚排列。接着遍历这个有序列表,在每一步都尽可能选择最早能完成当前未被覆盖部分的工作时段。通过这种方式逐步构建最终解集直到所有的时间段都被覆盖为止。 为了提高效率并防止超时错误,建议使用`scanf()`函数代替标准输入流操作符`cin`来进行数据读取处理[^2]。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; struct Interval { int start; int end; }; bool compareIntervals(const Interval& i1, const Interval& i2) { return (i1.end < i2.end || (i1.end == i2.end && i1.start < i2.start)); } int main() { vector<Interval> intervals = {{1, 7}, {3, 6}, {6, 10}}; sort(intervals.begin(), intervals.end(), compareIntervals); int currentEnd = 0; int count = 0; for (const auto& interval : intervals) { if (interval.start > currentEnd) break; while (!intervals.empty() && intervals.front().start <= currentEnd) { if (intervals.front().end >= interval.end) { interval = intervals.front(); } intervals.erase(intervals.begin()); } currentEnd = interval.end; ++count; if (currentEnd >= 10) break; // Assuming total shift length is known. } cout << "Minimum number of cows needed: " << count << endl; } ``` 此代码片段展示了如何实现上述提到的方法解决该类问题。需要注意的是实际比赛中可能还需要考虑更多边界条件以及优化细节以满足严格的性能需求。
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