UVA 591 - Box of Bricks

本文介绍了一个简单的算法问题:如何计算将不同高度的箱子调整到同一高度所需的最少移动次数。通过求平均高度并累加各箱与平均高度之差的绝对值来解决此问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这道题的大意是讲:给出一系列的不同高度箱子,要把各各箱子的高度变成相同的高度,问你要移动多少次箱子。很简单,不过得注意输出格式。

 

#include <iostream>
//#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
using namespace std;

int main()
{
    int n,a[1000],sum,i,temp,count,k = 1;
    while((cin >> n) && n != 0)
    {
        sum = 0;
        count  = 0;
        for(i = 0 ; i < n; i++ )
            {
                cin >> a[i];
                sum += a[i];
            }
            temp = sum/n;
            for(i = 0; i < n; i++)
            {
                count += fabs(a[i] - temp);
            }
        cout << "Set " << "#" << k << endl;
        k++;
        cout << "The minimum number of moves is "<< count/2 <<"." <<  endl;
        cout << 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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