Borya's Diagnosis(模拟)

本文介绍了一个关于模拟算法的问题——Borya如何在遵循特定医生就诊顺序的前提下,找到最快完成所有诊断的方法。通过模拟每个医生的工作日程,确定Borya能够完成全部诊疗所需的最短时间。

Borya's Diagnosis

It seems that Borya is seriously sick. He is going visit n doctors to find out the exact diagnosis. Each of the doctors needs the information about all previous visits, so Borya has to visit them in the prescribed order (i.e. Borya should first visit doctor 1, then doctor 2, then doctor 3 and so on). Borya will get the information about his health from the last doctor.

Doctors have a strange working schedule. The doctor i goes to work on the si-th day and works every di day. So, he works on days si, si + di, si + 2di, ....

The doctor's appointment takes quite a long time, so Borya can not see more than one doctor per day. What is the minimum time he needs to visit all doctors?


Input

First line contains an integer n — number of doctors (1 ≤ n ≤ 1000).

Next n lines contain two numbers si and di (1 ≤ si, di ≤ 1000).

Output

Output a single integer — the minimum day at which Borya can visit the last doctor.

Examples
Input
3
2 2
1 2
2 2
Output
4
Input
2
10 1
6 5
Output
11
Note

In the first sample case, Borya can visit all doctors on days 2, 3 and 4.

In the second sample case, Borya can visit all doctors on days 10 and 11.

思路:模拟,因为题目要求只能按照所给的医生顺序进行就医,所以就按照开始工作的天数和间隔天数进行模拟

如果当前医生开始工作的日期大于需要天数d ,d直接等于医生的工作日期,相当于等到了那一天,如果

医生的开始工作日期小于当前天数说明我们错过了,只能再等他上班,每次隔y天,每次加y知道大于了我们消耗的天数d

直接就让d等于它

code:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
int main(){
    int n,x,y,d = 0;
    scanf("%d",&n);
    for(int i = 0; i < n; i++){
       scanf("%d%d",&x,&y);
       if(d < x) d = x;
       else{
         while(x <= d) x += y;
         d = x;
       }
    }
    printf("%d\n",d);
    return 0;
}


### 机器学习中的诊断方法与问题排查 在处理机器学习模型时,确保其性能和公平性至关重要。当遇到模型表现不佳的情况时,可以采用多种诊断方法来识别并解决问题。 #### 数据质量评估 数据集的质量直接影响到训练效果。应仔细审查输入的数据是否存在偏差、缺失值或异常值等问题[^2]。对于分类任务而言,类别分布不均衡也会给建模带来挑战。因此,在开始构建任何复杂的算法之前,先要保证所使用的资料干净且具有代表性。 #### 模型解释性和可解释AI工具的应用 为了更好地理解黑箱式的预测机制,利用诸如SHAP(Shapley Additive Explanations)、LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)这样的技术可以帮助揭示特征的重要性以及它们如何影响最终决策过程。这些工具有助于发现潜在的偏见源,并促进更透明的结果呈现方式。 #### 性能度量的选择 除了常见的准确性指标外,还需考虑其他衡量标准如精确率(Precision)、召回率(Recall),特别是面对不平衡类别的场景下F1分数可能更为合适;另外AUC-ROC曲线下的面积也是评价二元分类器优劣的有效手段之一。通过对比不同阈值设定下的各项统计特性变化趋势图谱,能够更加全面地掌握系统的实际效能水平。 #### 调试技巧 如果怀疑过拟合现象,则可以通过正则化参数调整、增加更多样化的样本数量或是简化网络结构等方式加以缓解。而对于欠拟合状况来说,尝试引入更深的学习框架或者优化初始化权重策略或许会有一定帮助。此外,交叉验证法可以在一定程度上减少随机因素干扰所带来的不确定性风险,从而获得相对稳定可靠的结论。 ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5) print(f'Cross-validation scores: {scores}') ```
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