2005. Lovely Number

2005. Lovely Number

Constraints

Time Limit: 1 secs, Memory Limit: 64 MB

Description

Every time after got a solution from kevin, ivan repeats again and again,"Are there any better ones?". It seems more worse this time. Given a sequence of numbers, which ivan is sure that all of them appear even times except only one "lovely number" appears odd times, kevin must find out the lovely number as soon as possible. So, let's rock!

 

Input

There are multiple test cases.

Each test case contains two lines. The first line is an integer N, 1 <= N <= 10001, and N % 2 = 1. The second line contains N integers, separated by spaces.

Input is terminated by EOF.

 

Output

For each test case, output a line of an integer, which should be the lovely number.

Sample Input

3

1 2 1

5

7 7 7 7 3

7

2 2 4 4 4 2 2

Sample Output

2

3

4

Problem Source

2010中山大学新手赛-网络预选赛 ivankevin@argo

此题与前面一题相似,利用异或操作符。

// Problem#: 2005

// Submission#: 1983081

// The source code is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License

// URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/

// All Copyright reserved by Informatic Lab of Sun Yat-sen University

#include<iostream>

#include<stdio.h>

using namespace std;

int main(){

    int n;

    while(scanf("%d",&n)!=EOF){

        int a=0,temp,i;

        for(i=0;i<n;i++){

            cin>>temp;

            a^=temp;

        }

        cout<<a<<endl;

    }

    return 0;

}                                 

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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