2018.3.20 小记

来自GOOGLE的Kickstart测试题

Problem A. Even Digits

Input

The first line of the input gives the number of test cases, TT test cases follow. Each begins with one line containing an integer N: the integer initially displayed on Supervin's calculator.

Output

For each test case, output one line containing Case #x: y, where x is the test case number (starting from 1) and y is the minimum number of button presses, as described above.

Limits

1 ≤ T ≤ 100.

Small dataset

1 ≤ N ≤ 105.

Large dataset

1 ≤ N ≤ 1016.


My Code(Important part):

while(1){
num1[0]=k1%10;
num1[1]=((k1-num1[0])%100)/10;
num1[2]=((k1-num1[1]*10-num1[0])%1000)/100;
num1[3]=((k1-num1[2]*100-num1[1]*10-num1[0])%10000)/1000;
num1[4]=((k1-num1[3]*1000-num1[2]*100-num1[1]*10-num1[0])%100000)/10000;
num1[5]=((k1-num1[4]*10000-num1[3]*1000-num1[2]*100-num1[1]*10-num1[0])%1000000)/100000;
num1[6]=((k1-num1[5]*100000-num1[4]*10000-num1[3]*1000-num1[2]*100-num1[1]*10-num1[0])%10000000)/1000000;
if((num1[0]%2==0)&&(num1[1]%2==0)&&(num1[2]%2==0)&&(num1[3]%2==0)&&(num1[4]%2==0)&&(num1[5]%2==0)&&(num1[6]%2==0))
break;
else{
item1+=1;
k1+=1;
}

}    //可以说非常复杂了……不过也想不出更精简的方法了:(

碎碎念:

    今天在题目分析的帮助下总算把第一题解出来了……自己也是够弱的了。那天下午在解题的时候陷入了思维怪圈,非要把每个数先拆开成一个数组里的数,然后挨个加减,所以一直没能想出比较完美的解决方法。不过我也是在测试结果的时候发现需要I/O接口……然后又是一段时间的手忙脚乱,不过现在我能够完成有效的I/O接口了,算是弥补了之前大一做课设一直没能弄出来文件存储、传输的遗憾了。

1、文件的输入输出。一定要记得打开文件还要再把文件关上!!(也许之后的项目也可以沿用这个思路,不过可以后期丰富一下.exe文件的界面……)

2、注意数据范围。比如有的时候加法比减法step少,但是有可能会出现溢出现象,一开始我就没考虑到这个,后来发现有的数据结果不对,才发现了这个潜藏BUG,下次要多注意了。

3、整形数据和实形数据还是用数据本身做加减比较简单,都被上学期的数字逻辑折磨的忘了最简单的法则了,总是想分开加减……


内容概要:《中文大模型基准测评2025上半报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025上半中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025上半中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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