Pat乙级 1049 数列的片段和

本文详细解析了Pat乙级1049数列问题,通过观察数据规律,推导出求解片段和的公式,并提供了一段使用C++实现的代码示例,特别注意double精度误差问题,采用longlong类型进行缩放存储。

Pat乙级 1049 数列的片段和

题目网址
https://pintia.cn/problem-sets/994805260223102976/problems/994805275792359424

思路

观察给出的数据,得出规律,比如一共10个数,第二个数出现的次数为 2 * (10 - 2 + 1)次,得到公式 result = i * (n - i + 1)。因为double的精度误差问题,用long long对数据进行缩放再存储,最后再除。这里取1000参照了其他人的博客,跟测试数据是相关的,不是一个必然的解决方案。
累加的时候代码中注释掉的一行替换上来就过不了测试点2和测试点3,很奇怪,回头还记得的话再看看。

代码

#include<iostream>
#include<iomanip>

using namespace std;

int main() {
	int n;
	long long sum = 0;
	double f;
	
	cin >> n;
	for (int i = 1; i <= n; i ++) {
		cin >> f;
		sum += (long long)(f * 1000) * i * (n - i + 1);
//		sum += i * (n - i + 1) * (long long)(f * 1000);
	}
	cout << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(2) << sum /1000.0 << endl;
	return 0;
} 
【Koopman】遍历论、动态模态分解库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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