PAT 1077 互评成绩计算

**题目:**在浙大的计算机专业课中,经常有互评分组报告这个环节。一个组上台介绍自己的工作,其他组在台下为其表现评分。最后这个组的互评成绩是这样计算的:所有其他组的评分中,去掉一个最高分和一个最低分,剩下的分数取平均分记为 G1,老师给这个组的评分记为 G2,该组得分为 (G1+G2)/2,最后结果四舍五入后保留整数分。本题就要求你写个程序帮助老师计算每个组的互评成绩。

输入格式:
输入第一行给出两个正整数 N(> 3)和 M,分别是分组数和满分,均不超过 100。随后 N 行,每行给出该组得到的 N 个分数(均保证为整型范围内的整数),其中第 1 个是老师给出的评分,后面 N−1 个是其他组给的评分。合法的输入应该是 [0,M] 区间内的整数,若不在合法区间内,则该分数须被忽略。题目保证老师的评分都是合法的,并且每个组至少会有 3 个来自同学的合法评分。

输出格式:
为每个组输出其最终得分。每个得分占一行。

输入样例:
6 50
42 49 49 35 38 41
36 51 50 28 -1 30
40 36 41 33 47 49
30 250 -25 27 45 31
48 0 0 50 50 1234
43 41 36 29 42 29
输出样例:
42
33
41
31
37
39
这道题看上去很简单,但是写了两个多小时才A。错误点有两个:

  1. 没有弄清数组的长度。
  2. 没有四舍五入,自己的结果总是和正确结果相差1。
    四舍五入这个问题,再计算过程中出现的会出现小数,先以浮点型保存,计算最终答案时+0.5,完成四舍五入的问题,然后类型转换为整型输出。最后不能直接输出浮点型不保留小数,蒟蒻还没有搞懂。
    下面是AC代码:
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
int main()
{
	int n,m,b[200],t,g2,p;
	cin>>n>>m;
	t=n;
	while(t--)
{
	memset(b,0,sizeof b);
	double g1;
	int cnt=0;
	cin>>g2;
	for(int i=0;i<n-1;i++)
	{
		cin>>p;
		if(p>=0&&p<=m)
		b[++cnt]=p;
	}
	sort(b+1,b+cnt+1);
	p=0;
	for(int i=1;i<=cnt;i++)
		p+=b[i];
	p-=(b[1]+b[cnt]);
	g1=p*1.0/(cnt-2);
	double ans=(g1+g2)/2+0.5;
	printf("%d\n",(int)ans);
	}
	return 0;
}
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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