紫书——Digit Generator UVA - 1583

本文介绍了一种求解最小生成元的算法实现,通过预处理1至100000之间的所有数来快速查询其对应的最小生成元。利用循环遍历每一位数字并计算总和,最终建立映射表,方便查询。

题解:

改题目要求求出最小生成元,那么我们由1到100000打表出他们的最小生成元,在printf就ok了

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <map>

using namespace std;

int biao[100010];

int main() {
	//freopen("in.txt","r",stdin);
	//freopen("output.txt","w",stdout);
	
	for(int i = 1; i < 100000; i++){
		int tmp = i; int sum = tmp;
		while(tmp > 0){
			sum += tmp%10;
			tmp /= 10;
		}
		if(sum <= 100000 && !biao[sum])	biao[sum] = i;	
	}
	
	int n;
	scanf("%d",&n);
	for(int i = 0; i < n; i++){
		int tmp;
		scanf("%d",&tmp);
		if(biao[tmp]) printf("%d\n",biao[tmp]);
		else printf("0\n");
	}

	return 0;
}

### Free Spoken Digit Dataset 下载与特性 Free Spoken Digit 数据集是一个受到 MNIST 数据集启发而构建的音频数据集,专注于解决通过语音识别数字的任务[^1]。以下是关于此数据集的一些重要信息: #### 数据集基本信息 - **来源**: 此数据集由一位研究者开发并托管于 GitHub 上。 - **规模**: 当前版本包含来自 3 名不同说话者的英语发音录音,总计约 1500 条记录(每位说话者分别录制了从 0 到 9 的数字各 50 遍)[^1]。 #### 如何下载 Free Spoken Digit Dataset? 可以通过访问其官方存储库来获取最新版的数据集文件。具体地址如下: [GitHub Repository: Free-Spoken-Digit-Dataset](https://github.com/Jakobovski/free-spoken-digit-dataset) 在仓库页面中可以找到 `master` 分支下的所有资源以及详细的说明文档。通常情况下,可以直接点击“Code”按钮克隆整个项目到本地环境或者单独下载压缩包形式的内容。 另外值得注意的是,在实际应用过程中如果遇到较大体积的数据传输需求时,则可能需要用到其他工具辅助完成高效下载操作;而对于初学者而言简单利用浏览器界面即可满足基本需求[^3]。 对于更复杂场景比如批量处理多个子目录内的wav格式声音片段等情况则建议编写相应脚本来实现自动化加载流程[^4] 。下面给出一段简单的Python代码用于演示如何读取其中一个样本文件: ```python import librosa import matplotlib.pyplot as plt # 加载单个音频文件示例路径替换为你自己的真实位置 audio_path = './free_spoken_digit_dataset/0_jackson_0.wav' y, sr = librosa.load(audio_path) plt.figure(figsize=(14, 5)) librosa.display.waveplot(y, sr=sr) ``` 以上就是有关 free spoken digit dataset master download 方面的信息介绍啦!
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