Pat乙级 1040 有几个PAT

Pat乙级1040 有几个PAT

题目网址
https://pintia.cn/problem-sets/994805260223102976/problems/994805282389999616

思路

有点动规的意思,PA出现的次数等于之前PA出现的次数加上当前P的次数(当前字符为’A’时),同理PAT出现的次数等于之前PAT出现的次数加上当前AP出现的次数(当前字符为’T’时)。具体看代码理解。

代码

#include<iostream>
#define theNum 1000000007 
using namespace std;

int main() {
	string s;
	int len;
	long P = 0;
	long PA = 0;
	long PAT = 0;
	
	cin >> s;
	len = s.length();
	for (int i = 0; i < len; i ++) {
		if (s[i] == 'P')
			P++;
		if (s[i] == 'A')
			PA += P;
		if (s[i] == 'T')
			PAT = (PAT + PA) % theNum;
	}
	cout << PAT << endl;
	return 0;
} 
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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