UVA 253 - Cube painting

这道题主要是找对应关系,因为正方体的各各面都是有对应关系

 

#include <iostream>
#include<string.h>
using namespace std;

int main()
{
    int i,j;
    char a[15];//用来保存输入的颜色
    bool f,g;
    while(cin >> a)
    {
        f = 1;
        g = 1;
        for(i = 0; i < 3; i++)
          {
              f = 0;//用于标记是否是找到配对
              for(j = 6; j < 12; j++)//从另外一个正方体中查找
            {
              if(a[j] == a[i])//如果有相同的颜色,怎比较他的对面是否有相同
              {
                  /*if(j < 9)//是否是超过界限,来判断是否要加三还是减三
                  {
                      if(a[j + 3] ==  a[5-i])
                      {
                          a[j+ 3] = '?';//找到了就把值改掉
                          a[j] = '?';
                          f = 1;//已经找到配对的
                          break;
                      }
                  }
                  else
                  {
                      if(a[j - 3] == a[i+3])
                      {
                          a[j-3] = '?';
                          a[j] = '?';
                          f = 1;
                          break;
                      }
                  }*/
                  if(a[17-j] == a[5-i])
                  {
                      f = 1;
                      a[j] = '?';
                      a[17 - j] = '?';
                      break;
                  }
              }
          }
          if(!f)//如果没有找到配对则直接返回
          {
              g = 0;//标记这次查找失败
              break;
          }

          }
          if(g)//表明查找结果
          cout << "TRUE" << endl;
          else
          cout << "FALSE" << endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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