zcmu1461

1461: 天坑的绳子

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Description

天坑有一条长度为n的绳子,天坑想要把这条绳子切成尽可能多的段,并且每段的长度必须为大于等于1的整数而且任意三段绳子都不能组成三角形。请问最多能切几段?

Input

测试文件的第一行有一个正整数T,代表一共有T组测试数据。
每组测试数据的第一行为一个正整数n(1<=n<=100000000)。

Output

对于每组测试数据,输出对应的答案。

Sample Input

3
1
2
4

Sample Output

1
2
3
解题思路:由于题目要求的是最多的绳子段数,且任意三段都不能构成三角形,又因为构成三角形的条件可以为任意两边之和大于第三边。由此联想到斐波那契数列,前两项的和等于第三项。正好不能构成三角形,且又是分的最细的。因此,只要用绳子的长度不断减去数列的项,直到绳子没有为止。
解题心得:在比赛的时候,丝毫没有思路,也没有联想到斐波那契数列,也是在同学的指导下完成的。
ac代码:
#include <iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int t,n,a[105],counts;
int main()
{
    scanf("%d",&t);
    a[0]=1;
    a[1]=1;
    for(int i=2;i<=100;i++)
    {
        a[i]=a[i-1]+a[i-2];
    }
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
        counts=0;
        for(int i=0;i<100;i++)
        {
            if(n-a[i]<0)
            {
                break;
            }
            n=n-a[i];
            counts++;
        }
        printf("%d\n",counts);
    }
    return 0;
}

希望能帮到你们~
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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