CCF 201409-1 相邻数对

本文介绍了一种算法,用于解决给定n个不同整数中,找出值正好相差1的数对个数的问题。通过两层循环遍历所有可能的数对组合,使用abs函数判断两数之差是否等于1,从而统计符合条件的数对数量。
试题编号:201409-1
试题名称:相邻数对
时间限制:1.0s
内存限制:256.0MB
问题描述:

问题描述

  给定n个不同的整数,问这些数中有多少对整数,它们的值正好相差1。

输入格式

  输入的第一行包含一个整数n,表示给定整数的个数。
  第二行包含所给定的n个整数。

输出格式

  输出一个整数,表示值正好相差1的数对的个数。

样例输入

6
10 2 6 3 7 8

样例输出

3

样例说明

  值正好相差1的数对包括(2, 3), (6, 7), (7, 8)。

评测用例规模与约定

  1<=n<=1000,给定的整数为不超过10000的非负整数。

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

const int maxn=1005;
int a[maxn];

int main()
{
	int n,ans=0;
	
	cin>>n;
	
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		cin>>a[i];
	}
	
	for(int i=0;i<n-1;i++)
	{
		for(int j=i+1;j<n;j++)
		{
			if(abs(a[j]-a[i])==1) ans++;
		}
	}
	
	cout<<ans;
	return 0;
}

 

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参和更换据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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