uva 1585 - Score

本博客介绍了一个用于计算测试成绩的程序,程序通过读取输入的测试结果字符串,并根据字符串中的‘O’和‘X’来计算每个问题的分数。分数计算规则为:正确答案得分为自身及连续两个正确的答案数之和。程序会读取多组测试数据并输出每组的最终分数。

There is an objective test result such as `OOXXOXXOOO". AnO’ means a correct answer of a problem and an X' means a wrong answer. The score of each problem of this test is calculated by itself and its just previous consecutiveO’s only when the answer is correct. For example, the score of the 10th problem is 3 that is obtained by itself and its two previous consecutive `O’s.

Therefore, the score of OOXXOXXOOO" is 10 which is calculated by1+2+0+0+1+0+0+1+2+3”.

You are to write a program calculating the scores of test results.

Input

Your program is to read from standard input. The input consists of T test cases. The number of test cases T is given in the first line of the input. Each test case starts with a line containing a string composed by O' andX’ and the length of the string is more than 0 and less than 80. There is no spaces between O' andX’.

Output

Your program is to write to standard output. Print exactly one line for each test case. The line is to contain the score of the test case.

The following shows sample input and output for five test cases.

Sample Input

5
OOXXOXXOOO
OOXXOOXXOO
OXOXOXOXOXOXOX
OOOOOOOOOO
OOOOXOOOOXOOOOX

Sample Output

10
9
7
55
30


import java.util.Scanner;

public class Main {

     public static void main(String[] args) {
          Scanner in = new Scanner(System.in);
          int n = in.nextInt();
          String s1 = in.nextLine();
          for (int i = 0; i < n; i++) {
             String s = in.nextLine();
             int count = 0, sum = 0;
             for (int j = 0; j < s.length(); j++) {
                 if (s.charAt(j) == 'O') {
                     count++;
                     sum += count;
                 } else if (s.charAt(j) == 'X')
                     count = 0;
             }
             System.out.println(sum);
         }
     }
 }
<think>好的,用户的问题是关于寻找适用于多维数组时间序列数据标签识别的最佳开源深度学习算法,特别是处理X、Y(范围-255到+255)、Z轴作为通道,时间间隔为1秒的情况,使用Python、TensorFlow或PyTorch。我需要结合用户提供的引用和现有知识来回答。 首先,用户提供的引用中有关于CNN参数共享和低维特征的优势[^1],这可能适用于处理空间信息。另外,引用[3]提到RNN处理序列数据,适合时间维度。还有引用[4]提到模型开发和架构选择,可能涉及数据预处理和模型结构。 多维时间序列通常需要同时处理空间和时间特征。可能的模型包括CNN、RNN、以及它们的组合,比如CNN-LSTM或ConvLSTM。Transformer模型在时间序列中也有应用。此外,结合用户提到的X、Y轴可能代表空间位置,Z轴是通道,时间间隔为秒,可能需要将数据视为多变量时间序列,每个时间点有多个通道的空间数据。 需要推荐具体的开源算法或框架,比如InceptionTime、TSFresh结合深度学习,或使用PyTorch的ConvLSTM实现。还要考虑数据预处理,比如归一化X、Y轴到-255到+255,可能需要标准化。另外,评估指标和优化方法也需要提及。 可能的相关问题包括数据预处理方法、模型比较、实时处理、评估指标和迁移学习应用。需要确保回答结构清晰,引用相关文献,比如UVA检测系统的高维特征对比[^1],以及RNN在序列任务中的应用[^3]。</think>针对多维数组时间序列标签识别任务,结合空间特征(X/Y轴)和时间维度(Z轴为通道),推荐以下深度学习方法和实现方案: ### 一、核心算法选择 1. **3D卷积神经网络(3D-CNN)** - 优势:同时提取空间(X/Y)和时间(Z)维度特征,参数共享特性可降低计算量 - 实现框架: ```python # PyTorch示例 model = nn.Sequential( nn.Conv3d(in_channels=输入通道数, out_channels=64, kernel_size=(3,3,3)), nn.ReLU(), nn.MaxPool3d(2), nn.Conv3d(64, 128, (3,3,3)), nn.Flatten(), nn.Linear(计算后的维度, 标签类别数) ) ``` 2. **ConvLSTM网络** - 优势:结合CNN的空间特征提取与LSTM的时间序列建模能力 - 数据格式要求:`(batch_size, timesteps, channels, height, width)` 3. **Transformer时空模型** - 最新进展:TimeSformer、ST-Transformer等模型在时空特征融合方面表现优异 - 特点:使用自注意力机制捕获长距离依赖关系 ### 二、数据预处理关键步骤 1. **坐标归一化**: ```python X_normalized = (X_raw - (-255)) / (255 - (-255)) # 将-255~+255映射到0~1 ``` 2. **时序切片处理**: ```python def create_sequences(data, window_size=60): sequences = [] for i in range(len(data)-window_size): seq = data[i:i+window_size] sequences.append(seq) return np.array(sequences) ``` ### 三、推荐开源实现 | 框架 | 推荐项目 | 特性 | |------------|-----------------------------------|---------------------------------| | TensorFlow | TFLearn-TimeSeries | 内置时间序列预处理模块 | | PyTorch | PyTorch Forecasting | 包含Temporal Fusion Transformer| | 通用 | InceptionTime[^1] | 冠军级时间序列分类模型 | ### 四、性能优化建议 1. **多尺度特征融合**: ```python # 并行卷积层示例 branch1 = nn.Conv3d(64, 64, kernel_size=(1,1,1)) branch2 = nn.Conv3d(64, 64, kernel_size=(3,3,3), padding=1) merged = torch.cat([branch1(x), branch2(x)], dim=1) ``` 2. **通道注意力机制**: ```python class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool3d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(in_channels, in_channels//8), nn.ReLU(), nn.Linear(in_channels//8, in_channels), nn.Sigmoid() ) ``` ### 五、评估指标建议 $$ \text{F1-score} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} $$ 建议配合混淆矩阵进行多维度评估
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