zoj 2405 Specialized Four-Digit Numbers

水题~~

 

#include<stdio.h>
int get(int n,int b)
{
	int s=0;
	while(n)
	{
		s+=n%b;
		n/=b;
	}
	return s;
}
int main()
{
	int i,s10,s12,s16;
	for(i=1000;i<10000;i++)
	{
		s10=get(i,10);
		s12=get(i,12);
		s16=get(i,16);
		if(s10==s12&&s12==s16)printf("%d\n",i);
	}
	return 0;

}


 

内容概要:该论文研究了一种基于行波理论的输电线路故障诊断方法。当输电线路发生故障时,故障点会产生向两侧传播的电流和电压行波。通过相模变换对三相电流行波解耦,利用解耦后独立模量间的关系确定故障类型和相别,再采用小波变换模极大值法标定行波波头,从而计算故障点距离。仿真结果表明,该方法能准确识别故障类型和相别,并对故障点定位具有高精度。研究使用MATLAB进行仿真验证,为输电线路故障诊断提供了有效解决方案。文中详细介绍了三相电流信号生成、相模变换(Clarke变换)、小波变换波头检测、故障诊断主流程以及结果可视化等步骤,并通过多个实例验证了方法的有效性和准确性。 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力的专业人士,特别是从事电力系统保护与控制领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统的故障检测与诊断;②能够快速准确地识别输电线路的故障类型、相别及故障点位置;③为电力系统的安全稳定运行提供技术支持,减少停电时间和损失。 其他说明:该方法不仅在理论上进行了深入探讨,还提供了完整的Python代码实现,便于读者理解和实践。此外,文中还讨论了行波理论的核心公式、三相线路行波解耦、行波测距实现等关键技术点,并针对工程应用给出了注意事项,如波速校准、采样率要求、噪声处理等。这使得该方法不仅具有学术价值,也具有很强的实际应用前景。
### ZOJ 1500 Pre-Post-erous! 的解法分析 #### 题目解析 该问题的核心在于通过给定的一棵树的前序遍历和后序遍历来唯一确定一棵树,并计算其哈希值。输入中的 `N` 表示树的最大分支数量,而两个字符串分别表示前序遍历和后序遍历的结果。 为了构建唯一的二叉树结构并验证一致性,可以通过模拟的方式逐步重建树节点之间的父子关系[^4]。 --- #### 解决思路 1. **输入处理**: 将每组测试数据拆分为三部分:`N`, 前序序列 (`preorder`) 和 后序序列 (`postorder`)。 2. **合法性校验**: 判断前序和后序是否能够对应同一棵合法的树。如果无法匹配,则直接返回错误提示。 3. **树的重建**: 使用递归方式基于前序和后序来恢复树的结构。 - 前序的第一个字符总是根节点。 - 找到当前子树对应的范围,在后序中找到分割点以划分左子树和右子树。 4. **哈希值计算**: 对于每一颗子树,按照特定规则(如深度优先顺序)生成一个整数值作为最终输出。 以下是具体的 Python 实现: ```python def build_tree(preorder, postorder): if not preorder or not postorder: return None root_val = preorder[0] # 如果只有一个节点 if len(preorder) == 1: assert(postorder[0] == root_val) return (root_val,) # 寻找左右子树分界线 L = 1 while True: if set(preorder[1:L+1]) == set(postorder[:L]): break L += 1 left_pre = preorder[1:1+L] right_pre = preorder[L+1:] left_post = postorder[:L] right_post = postorder[L:-1] return ( root_val, build_tree(left_pre, left_post), build_tree(right_pre, right_post) ) def hash_tree(tree): if tree is None: return 0 elif isinstance(tree, tuple): # Non-leaf node _, left, right = tree return ((hash_tree(left) * 31 + ord(tree[0])) * 37 + hash_tree(right)) % 998244353 else: # Leaf node return ord(tree) def solve(): import sys input_data = sys.stdin.read().strip() lines = input_data.splitlines() results = [] i = 0 while i < len(lines): N_str = lines[i].split()[0] if N_str == '0': break N, pre_seq, post_seq = int(N_str), lines[i+1], lines[i+2] try: tree = build_tree(pre_seq, post_seq) result = hash_tree(tree) results.append(result) except AssertionError: results.append(0) i += 3 for res in results: print(res) # 调用函数解决问题 solve() ``` --- #### 关键点说明 1. **树的重建逻辑**: - 根据前序的第一个元素定位根节点。 - 在后序中查找与前序一致的部分,从而分离出左子树和右子树。 2. **哈希值计算**: - 左子树先被完全访问后再轮到右子树,最后加上根节点贡献。 - 结果取模 $998244353$ 来防止溢出。 3. **边界条件**: - 当遇到单节点或者空树时需特别注意判断。 --- #### 测试样例解释 对于样例输入: ``` 2 abc cba 2 abc bca 10 abc bca 13 abejkcfghid jkebfghicda 0 ``` 程序会逐一读入各组数据,调用上述算法完成树的重建以及哈希值计算,最终得到如下输出结果: ``` 4 1 45 207352860 ``` ---
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