hnust 1450 Bird tree

本文介绍了一种独特的无限二叉树——Birdtree,并提供了一个算法来确定任意正分数在此树中的位置。通过递归定义的方式,Birdtree能包含所有正有理数且每个数仅出现一次。文章给出了具体的实现代码,用于寻找特定分数对应的路径。

1450: Bird tree

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题目描述


The Bird tree is an infinite binary tree, whose first 5 levels look as follows:

It can be defined as follows:

This is a co-recursive definition in which both occurrences of bird refer to the full (infinite) tree. The expression bird + 1 means that 1 is added to every fraction in the tree, and 1∕bird means that every fraction in the tree is inverted (so ab becomes ba).

Surprisingly, the tree contains every positive rational number exactly once, so every reduced fraction is at a unique place in the tree. Hence, we can also describe a rational number by giving directions (L for left subtree, R for right subtree) in the Bird tree. For example, 25 is represented by LRR. Given a reduced fraction, return a string consisting of L’s and R’s: the directions to locate this fraction from the top of the tree.

输入

On the first line a positive integer: the number of test cases, at most 100. After that per test case:

  • one line with two integers and (1 ≤ a,b ≤ 109), separated by a ’/’. These represent the numerator and denominator of a reduced fraction. The integers and are not both equal to 1, and they satisfy gcd(a,b) = 1.

For every test case the length of the string with directions will be at most 10 000.

输出

Per test case:

  • one line with the string representation of the location of this fraction in the Bird tree.

样例输入

31/22/57/3

样例输出

LLRRRLLR


报告人:SpringWater(GHQ)


通项公式:
 father[1……2^N] = b/a;
leftchild[1……2^N] = a/(a + b);
rightchild[1……2^N] = (a + b) /b; 

代码:
#include<stdio.h>
int main()
{
    int a,b,cas,t;
    scanf("%d",&cas);
    while(cas--)
    {
        scanf("%d/%d",&a,&b);
        while(!(a==1&&b==1))
           if(a>b)putchar('R'),t=a,a=b,b=t-b;
           else putchar('L'),t=a,a=b-a,b=t;
        putchar('\n');
    }
    return 0;
}




内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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