PAT (Basic Level) Practise (中文)1012. 数字分类 (20)

本文介绍了一个数字分类算法,该算法能够处理一系列正整数并将其按照特定规则进行分类。主要任务包括计算能被5整除的偶数之和、交错求和、计数等操作。此外还介绍了如何处理平均值和寻找最大值等问题。

1012. 数字分类 (20)

时间限制
100 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

给定一系列正整数,请按要求对数字进行分类,并输出以下5个数字:

A1 = 能被5整除的数字中所有偶数的和; A2 = 将被5除后余1的数字按给出顺序进行交错求和,即计算n1-n2+n3-n4...; A3 = 被5除后余2的数字的个数; A4 = 被5除后余3的数字的平均数,精确到小数点后1位; A5 = 被5除后余4的数字中最大数字。

输入格式:

每个输入包含1个测试用例。每个测试用例先给出一个不超过1000的正整数N,随后给出N个不超过1000的待分类的正整数。数字间以空格分隔。

输出格式:

对给定的N个正整数,按题目要求计算A1~A5并在一行中顺序输出。数字间以空格分隔,但行末不得有多余空格。

若其中某一类数字不存在,则在相应位置输出“N”。

输入样例1:
13 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 16 18
输出样例1:
30 11 2 9.7 9
输入样例2:
8 1 2 4 5 6 7 9 16
输出样例2:
N 11 2 N 9
#include<iostream>
#include<stdio.h>
using namespace std;

int main()
{
    int n;
    int A1=0,A2=0,A3=0,A5=0;
    double A4=0;
    int num=0;
    int k=0;
    cin>>n;
    int *a = new int [n];
    bool *b = new bool [5];
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        b[i]=false;
    }
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>a[i];
        if(a[i]%5==0&&a[i]%2==0)
        {
            b[0]=true;
            A1+=a[i];
        }
        else if(a[i]%5==1)
        {
            b[1]=true;
            if(k%2==1)
            {
                a[i]=-a[i];
            }
            k++;
            A2+=a[i];
        }
        else if(a[i]%5==2)
        {
            b[2]=true;
            A3++;
        }
        else if(a[i]%5==3)
        {
            b[3]=true;
            A4+=a[i];
            num++;
        }
        else if(a[i]%5==4)
        {
            b[4]=true;
            if(a[i]>A5)
            {
                A5=a[i];
            }
        }
    }
    if(b[0])
        printf("%d ",A1);
    else
        printf("N ");
    if(b[1])
        printf("%d ",A2);
    else
        printf("N ");
    if(b[2])
        printf("%d ",A3);
    else
        printf("N ");
    if(b[3])
        printf("%.1f ",A4/num);
    else
        printf("N ");
    if(b[4])
        printf("%d",A5);
    else
        printf("N");
    return 0;
}

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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