UVA 11076-Add Again

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题目解析

题意

输入整数N(1≤N≤12),求N个数字(0~9)构成的不重复的全排列的和。输入N为0时,程序结束。

思路

平均数思想
所求结果s=每一位的平均数×排列数×N个1
Example:
<1 1 2>
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代码
#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;
#define ULL unsigned long long
    long long a[10],fac[13];
    long long c[13]={0,1,11,111,1111,11111,111111,1111111,
    11111111,111111111,1111111111,11111111111,111111111111
    };
int main(){
    int N,num,res;
    ULL ans;
    fac[0]=1;
    for(int i=1;i<=12;i++)//求阶乘 
        fac[i]=i*fac[i-1];
    while(~scanf("%d",&N),N){
        res=0;
        memset(a,0,sizeof(a));
        for(int i=0;i<N;i++){
            scanf("%d",&num);
            res+=num;
            a[num]++;
        }
        ans=fac[N-1]*res;
        for(int i=0;i<10;i++)
            ans/=fac[a[i]];
        cout<<ans*c[N]<<endl;
    }   
    return 0;
}
《算法竞赛入门经典——训练指南》代码仓库 例题代码 限于篇幅,书上并没有给出所有例题的代码,这里给出了所有例题的代码,并且改进了书上的一些代码。 第一章 32题 38份代码 第二章 28题 30份代码 第三章 22题 23份代码 第四章 19题 21份代码 第五章 34题 39份代码 第六章 24题 26份代码 共159题 177份代码 为了最大限度保证代码风格的一致性,所有例题代码均由刘汝佳用C++语言编写。 所有代码均通过了UVa/La的测试,但不能保证程序是正确的(比如数据可能不够强),有疑问请致信rujia.liu@gmail.com,或在googlecode中提出: http://code.google.com/p/aoapc-book/ [最新更新] 2013-04-23 增加字符串中例题10(UVa11992 Fast Matrix Operations)的另一个版本的程序,执行效率较低,但更具一般性,可读性也更好 2013-04-22 增加字符串部分“简易搜索引擎”代码,可提交到UVa10679 2013-04-13 修正Treap中优先级比较的bug(原来的代码实际上是在比较指针的大小!),加入纯名次树代码 2013-03-31 修正UVa1549标程的bug,即buf数组不够大。 增加线段树部分“动态范围最小值”的完整代码 2013-03-23 修正UVa10054标程的bug,即没有判断是否每个点的度数均为偶数。UVa数据已经更新 LA3401修正了代码和文字不一致的问题 UVa11270增加了答案缓存 2013-03-21 增加线段树部分中两个经典问题的完整代码:快速序列操作I和快速序列操作II 2013-02-28 补全所有159道例题的代码
### GIB-UVA ERP-BCI HDF5 文件格式及其处理方法 HDF5 是一种用于存储大量科学数据的文件格式,广泛应用于神经科学研究领域。对于 GIB-UVA ERP-BCI 数据集中的 HDF5 文件,通常包含了脑电图(EEG)信号以及其他元数据信息。以下是关于该类文件的一些重要细节以及如何对其进行处理的方法。 #### 1. HDF5 文件结构概述 HDF5 文件是一种分层的数据存储格式,类似于文件系统的目录树结构。它支持多种数据类型,包括数组、表格和字符串等。在 GIB-UVA ERP-BCI 的上下文中,这些文件可能包含以下内容: - **实验记录**:如时间戳、采样率和其他实验参数。 - **原始 EEG 数据**:多通道的时间序列数据。 - **事件标记**:表示刺激呈现或其他行为事件的时间点。 这种层次化的结构使得研究人员可以轻松访问特定部分的数据而无需加载整个文件[^3]。 #### 2. 处理 HDF5 文件所需的工具 为了读取和操作 HDF5 文件,可以使用 Python 中的 `h5py` 或 MATLAB 提供的相关库。下面是一个简单的例子展示如何利用 `h5py` 打开并探索一个 HDF5 文件的内容: ```python import h5py def explore_hdf5(file_path): with h5py.File(file_path, 'r') as f: print("Keys:", list(f.keys())) # 列出顶层组名 for key in f.keys(): item = f[key] if isinstance(item, h5py.Dataset): print(f"{key} is a dataset with shape {item.shape}") elif isinstance(item, h5py.Group): print(f"{key} is a group containing:") for sub_key in item.keys(): print(f" - {sub_key}") explore_hdf5('example.h5') ``` 上述脚本会打印出给定 HDF5 文件的所有顶级键,并区分它们是数据集还是子组[^4]。 #### 3. 内存管理注意事项 如果尝试运行某些大型模型(例如 DeepSeek-R1),可能会遇到内存不足的情况,正如引用中提到的例子所示[^2]。在这种情况下,建议采取以下措施来优化资源分配: - 使用更高效的算法减少计算需求; - 增加物理 RAM 或启用虚拟内存扩展; - 对于 GPU 加速环境,考虑调整批次大小或切换到较低精度浮点数运算模式(FP16 vs FP32)。 此外,在处理大尺寸的 HDF5 文件时也需要注意类似的性能瓶颈问题——可以通过逐块加载而非一次性全部载入的方式来缓解这一挑战[^5]。 #### 4. 特殊情况下的预处理技术 针对 BCI 应用场景下采集得到的高维时空域特征矩阵,往往还需要执行一系列标准化流程,比如去噪滤波器应用、基线校正以及重参考变换等等。具体实现取决于实际研究目标和个人偏好设置等因素影响。 --- ###
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