XYNUOJ 第一次比赛 魔法公会

本文介绍了一个简单的程序,该程序能够根据12位的身份证号码快速生成对应的6位魔法工号。通过截取身份证号的特定部分并添加前缀“6”,实现了魔法工会成员工号的自动化生成。

问题 A: 魔法工会

时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB
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题目描述

在魔法世界,人们的身份证号是一个12位长的数字串。如果足够优秀,人们还可以申请加入魔法工会。如果加入成功,将拥有一个工号。假设所有的工号都是是 6+身份证号的后5位,比如身份证号码为410888845678的魔法师,对应的短号就是645678。
现在,如果给你一个12位长的身份证号码,你能找出对应的工号吗?

输入

输入数据的第一行是一个N(N <= 200),表示有N个数据,接下来的N行每一行为一个12位的身份证号码。

输出

输出应包括N行,每行包括一个对应的工号,输出应与输入的顺序一致。

样例输入

2
410888345678
410999454321

样例输出

645678
654321
 
#include<stdio.h>
int main()
{
     int i,j,c[13],t;
     scanf ( "%d" ,&i);
     while (i--)
     {
         for (t=0;t<=12;t++)
         scanf ( "%c" ,&c[t]);
         printf ( "6" );
         for (j=8;j<=12;j++)
         {
             printf ( "%c" ,c[j]);
         }
         printf ( "\n" );
         
     }
     return 0;
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过学优化器加速函(MOA)和学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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