1049 数列的片段和 (20 分) 表格详解

1049 数列的片段和 (20分)测试点2 1049 数列的片段和 (20分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 个片段。 给定正整数数列,求出全部片段包含的所有的数之和。如本例中 10 个片段总和是 0.1 + 0.3 + 阅读详情

给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 个片段。

给定正整数数列,求出全部片段包含的所有的数之和。如本例中 10 个片段总和是 0.1 + 0.3 + 0.6 + 1.0 + 0.2 + 0.5 + 0.9 + 0.3 + 0.7 + 0.4 = 5.0。

输入格式:

输入第一行给出一个不超过 10​5​​ 的正整数 N,表示数列中数的个数,第二行给出 N 个不超过 1.0 的正数,是数列中的数,其间以空格分隔。

输出格式:

在一行中输出该序列所有片段包含的数之和,精确到小数点后 2 位。

输入样例:

4
0.1 0.2 0.3 0.4

输出样例:

5.00
i:1234
 0.10.20.30.4
 0.1   
 0.10.2  
 0.10.20.3 
 0.10.20.30.4
  0.2  
  0.20.3 
  0.20.30.4
   0.3 
   0.30.4
    0.4
sum:4664
表达式:1*42*33*24*1
n=4i*(n)i*(n-1)i*(n-2)i*(n-3)
总结:数字*i*(n-i+1)    

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main(){
	int n;
	double sum=0,temp;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%lf",&temp);
		sum+=temp*i*(n-i+1);
	}
	
	printf("%.2f",sum);
    return 0;
}

 

苏宁易购手机行情比价系统:构建一个完整的Python爬虫实战指南 在当今数字化时代,智能手机已成为人们生活中不可或缺的一部分。随着各大手机品牌每年推出多款新品,消费者面临着越来越多的选择。然而,不同电商平台、不同时间段的价格波动使得消费者很难把握最佳购买时机。苏宁易购作为国内领先的电商平台之一,拥有丰富的手机商品信息和价格数据。本文将带领读者构建一个完整的苏宁易购手机行情比价系统,帮助消费者实时掌握手机价格动态。 阅读详情

相关推荐

手把手教你用Kokoro-82M-v1.1-zh搭建本地TTS服务(含WebSocket接口)

本文详细介绍了如何使用Kokoro-82M-v1.1-zh模型搭建本地TTS服务,包括环境配置、模型部署、WebSocket接口实现及性能优化。通过实战指南,开发者可以快速掌握本地部署TTS系统的关键技术,提升语音交互应用的开发效率。

weixin_30776273的博客 183

1049 数列的片段和 (20分)

给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 个片段。 给定正整数数列,求出全部片...

weixin_45367847的博客 191

基于新张量核范数的TRPCA:多维数据低秩稀疏分解的理论与实践

本文深入探讨了基于新张量核范数的TRPCA(张量鲁棒主成分分析)技术。该技术通过t-product运算和新定义的张量核范数,能有效从多维数据(如视频、彩色图像)中分离低秩背景与稀疏前景/噪声。文章结合理论、核心算法(ADMM、t-SVT)及图像恢复、视频背景建模等实战案例,展示了其在处理复杂多维数据分解任务中的强大优势。

weixin_29173777的博客 269

PAT乙级 1049 数列的片段和

给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 个片段。 给定正整数数列,求出全部片...

爱吃西瓜的博客 598

低功耗边缘设备部署指南:YOLO26 INT8量化与TensorRT加速全流程

将YOLO26 INT8部署到低功耗边缘设备,核心原则是“校准为王、敏感层精准回退、端到端验证”。校准集≥500张,来自真实推理场景,未经训练增强校准集预处理与推理pipeline逐行对齐trtexec命令必带--fp16作为fallback量化后用polygraphy定位敏感层,而非盲猜仅回退必要层(通常2-3个),保留INT8收益在真实部署场景测试集上验证mAP,不以COCO为准C++部署使用异步推理+双缓冲nsys profiling确认无传输瓶颈。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 213

多智能体强化学习MATD3算法完整复现与分析

多智能体强化学习MATD3算法复现与分析摘要 MATD3算法是多智能体深度强化学习领域的重要进展,通过改进MADDPG算法,引入双Q学习、延迟策略更新和目标策略平滑等技术,显著提升了算法稳定性。本文完整复现了MATD3算法,详细解析了其数学原理,包括部分可观测马尔可夫博弈模型和TD3核心思想。在实现层面,设计了集中式Critic和分布式Actor的神经网络架构,采用PyTorch框架构建了Actor-Critic网络模块,包含精心设计的权重初始化和训练流程。该算法有效解决了多智能体环境中的非平稳性、信用分配

max500600的博客 529

【PAT乙级】数列的片段和

题目描述: 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 个片段。 给定正整数...

麦芽雪冷萃 1205

第 8 篇:TMC2240 电机正反转实现|DIR 引脚控制 + 代码优化(稳定不抖动)

本文详细介绍了TMC2240电机驱动芯片的正反转实现方法,重点解决方向切换时的抖动和冲击问题。文章首先明确了硬件连接、基础配置和使能状态三个前提条件,然后阐述了DIR引脚电平控制方向的核心原理,提供了STM32的GPIO配置代码。针对方向切换时的电流冲击问题,作者提出了"停止-延迟-切换-启动"的平滑切换逻辑,并给出了包含方向枚举、转速控制和方向切换函数的完整代码实现方案。通过这种优化方法,可以有效避免电机在正反转切换时产生的抖动、冲击声和发热问题,实现稳定的双向控制。文章还提示了后续可

BackCatK Chen的博客 2076

1049 数列的片段和

1049 数列的片段和 (20 分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10...

SM20155201314的博客 425

基于 YOLOv26 的高速抛物识别系统:微小目标检测

本文提出了一种基于YOLOv26的高速抛物识别系统,专注于微小目标检测。系统采用多模块协同架构,包括视频预处理、YOLOv26检测、目标跟踪和抛物行为分析等模块。关键技术包括YOLOv26s模型检测、DeepSORT目标跟踪和边缘计算部署。通过构建包含多种抛物类型的专业数据集,并应用数据增强技术提升模型性能。系统实现了车辆检测、微小抛物目标识别、抛物轨迹分析和风险等级评估等功能,可实时检测高速公路上的抛物行为并触发告警,为交通管理提供智能化解决方案。

一键难忘的博客 632

华为OD机考双机位C卷 - 打印机队列 (Java & Python& JS & C/C++ & GO )

华为OD机考双机位C卷 - 打印机队列

算法大师! 4619

1049 数列的片段和 C++

思路解析: 由于本题是统计所有片段和,所以从整体比从局部分析更便捷。 片段和等于各元素在各片段里出现次数与它本身之积的和。 设第i个数为要统计的元素为a,则以a为尾的片段共有i种,即:1 2…i、2 3…i、3 4…i、i,以a为头的片段共有n-i+1种,即:i i+1…n、i+1 i+2…n、n。 所有包含元素a的片段共有i*(n-i+1)种。所以所有元素a的和为ai(n-i+1)。 另外值...

a1552100455的博客 407

vue2 - 实现移动端H5网页调用手机相册选取图片或打开摄像头相机拍照上传,如何在h5网站浏览器中打开本机相册或相机选择相片,H5调用本地相册/相机上传图片详细教程(附图片压缩功能及上传服务器示例)

vue2手机H5网页,调起安卓苹果ios手机相册和相机,H5实现调用手机摄像头相册实现图片压缩预览删除,vue项目调用摄像头和相册,H5调用手机摄像头,实时拍照上传,VUE2 H5页面如何唤起手机摄像头拍照上传,H5调起手机端的摄像头,html5调用手机摄像头,实现H5调起手机相机和相册,vue H5拍照上传,手机网站浏览器移动端调取相机或相册,实现拍照上传功能,解决苹果ios手机无法打开相册相机问题,无法唤起摄像头怎么办,调取本机系统的相册,vue h5网页调用相机拍照和相册,实现多张图片上传功能,图片压

✅ 精选推荐文章 1万+

PAT 1049 数列的片段和 (20分)(Java)

题目描述:   给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 个片段。   给定正整数数列,求出全部片段包含的所有的数之和。如本例中 10 个片段总和是 0.1 + 0.3 + 0.6 + 1.

HenryLei的博客 4万+

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

1049 数列的片段和 (20 分)

1049数列的片段和(20分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 1...

韩旭051的博客 2188

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

PTA乙级 1049 数列的片段和 (20分)-不要用Double

文章目录题目原文**1049** **数列的片段和** **(20**分)输入格式:输出格式:输入样例:输出样例:思路如下: 强烈推荐,刷PTA的朋友都认识一下柳神–PTA解法大佬 本文由参考于柳神博客写成 柳神的优快云博客,这个可以搜索文章 柳神的个人博客,这个没有广告,但是不能搜索 这题还有一个大佬的博客—就是他发现了数据的错误– 地址如下 题目原文 1049 数列的片段和 (20分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0

Huangpengyu123的博客 1754

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

PAT 乙级 1049 数列的片段和 (20分)

1049 数列的片段和 (20分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 ...

一起加油 4795

1049 数列的片段和 (20 分)

PAT 乙级真题 1049 数列的片段和 (20 分) Python/C++实现,通过所有测试点。 题意描述: 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4...

花花生的博客 416

1049 数列的片段和 (20 分)

1049 数列的片段和 (20 分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。 例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 1...

ostrich的博客 383

【JAVA】PAT 乙级 1049 数列的片段和

【JAVA】PAT 乙级 1049 数列的片段和 题目链接 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4)...

TAL_DARIM的博客 338

PAT 1049 数列的片段和 (20分) C++实现

1049 数列的片段和 (20分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 ...

ganlanA的博客 419

PAT 1049 数列的片段和(20 分)

1049 数列的片段和(20 分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10...

peanWang的博客 2024

PAT乙级 1049 数列的片段和 (20分) PAT甲级 1104 Sum of Number Segments (20分)

1049 数列的片段和 (20分) 给定一个正数数列,我们可以从中截取任意的连续的几个数,称为片段。例如,给定数列 { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 },我们有 (0.1) (0.1, 0.2) (0.1, 0.2, 0.3) (0.1, 0.2, 0.3, 0.4) (0.2) (0.2, 0.3) (0.2, 0.3, 0.4) (0.3) (0.3, 0.4) (0.4) 这 10 个片段。 给定正整数数列,求出全部片段包含的所有的数之和。如本例中 10 个片段总和是 0.1 + 0.3 +

冰释的温存的博客 589
上一篇: 1047 编程团体赛 (20 分)
下一篇: 1050 螺旋矩阵 (25 分)
Linuxsen
博客等级 码龄9年 4粉丝 98原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值