[C++]牛客 WY33 计算糖果

该篇博客探讨了一个涉及三位朋友A、B、C的糖果分配问题,根据A-B、B-C、A+B和B+C这四个数值,利用数学公式求解每个人手中糖果的数量。给出的C++代码实现用于验证是否存在一组整数解满足条件。如果存在,程序将输出A、B、C的值;否则,输出No。

描述
A,B,C三个人是好朋友,每个人手里都有一些糖果,我们不知道他们每个人手上具体有多少个糖果,但是我们知道以下的信息:
A - B, B - C, A + B, B + C. 这四个数值.每个字母代表每个人所拥有的糖果数.
现在需要通过这四个数值计算出每个人手里有多少个糖果,即A,B,C。这里保证最多只有一组整数A,B,C满足所有题设条件。

输入描述:
输入为一行,一共4个整数,分别为A - B,B - C,A + B,B + C,用空格隔开。 范围均在-30到30之间(闭区间)。

输出描述:
输出为一行,如果存在满足的整数A,B,C则按顺序输出A,B,C,用空格隔开,行末无空格。 如果不存在这样的整数A,B,C,则输出No

示例1
输入:
1 -2 3 4

输出:
2 1 3

#include <iostream>

using namespace std;

int main() {
    int A, B, C;
    int x1, x2, x3, x4;
    cin >> x1 >> x2 >> x3 >> x4;
    A = (x1+x3)/2;
    B = (x2+x4)/2;
    C = (x4-x2)/2;
    if ( A-B==x1 && B-C==x2 && A+B==x3 && B+C==x4){
        cout << A << " "<< B << " " << C << endl;
    }
    else{
        cout << "No" << endl;
    }
    
    return 0;
}
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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