有趣的数

本文介绍了一个编程挑战,通过Z字型方法对一个特殊分数数表进行编号,旨在寻找规律并输出给定项号对应的分数。文章详细解释了如何确定分数位于哪条副对角线,以及如何根据项号计算出分数的分子和分母。

描述

把分数按下面的办法排成一个数表。

1/1 1/2 1/3 1/4.....

2/1 2/2 2/3....

3/1 3/2 ....

4/1.....
.........

我们以z字型方法给上表的每项编号。特定方法:第一项是1/1,然后是1/2、2/1、3/1、2/2、1/3、1/4、2/3……。编程输入项号N(1<=N<=100000),输出表中第N项。

输入

第一行有一个整数m(0<m<=10),表示有m组测试数据;
随后有m行,每行有一个整数N;

输出

输出表中第N项

样例输入

4
3
14
7
12345

样例输出

2/1
2/4
1/4
59/99

纯粹的找规律

首先,称从右上到左下的斜线称为副对角线

每一条副对角线上分子分母相加之和的增加有一个规律

每增加一条副对角线,数表中数的个数的增加有规律

而对于是第几条副对角线,根据n奇偶数的不同又有不同规律

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<set>
#include<algorithm>//sort 
#include<string>
#include<string.h>
#include <memory.h> 
using namespace std;

int main()
{
	int b;
	scanf("%d",&b);
	while(b--)//b--  != EOF  scanf("%d",&n)+1	gets(n)
    {
    	int N,i,m,fz,fm;
    	cin>>N;
		for(i=1;;i++)
		{
			if((i*i+i)/2>=N)
			{
				break;
			}
		 } 
		if(i%2!=0)
		{
			m=(i*i+i)/2;
			fz=m+1-N;//分子 
			fm=i+1-fz;//分母
		}
		else
		{
			m=((i-1)*(i-1)+(i-1))/2;
			fz=N-m;
			fm=i+1-fz;	
		}
		 
		printf("%d/%d",fz,fm);
		printf("\n");//恭喜发财!
    }
    return 0;
}

 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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