1024 Palindromic Number (25)

本文介绍了一种基于C++的算法实现,该算法通过字符串的反转和求和操作来解决特定问题。首先定义了一个sum函数,用于计算两个字符串相加的结果。然后在主函数中读取一个字符串和一个整数k,将字符串与其反转后的版本进行比较,如果相同则直接输出并结束程序。若不相同,则进入循环,将字符串与其反转后的版本相加,直到得到回文字符串或达到预设的迭代次数。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
string sum(string a,string b){
	int carry=0;string c;
	for(int i=a.size()-1;i>=0;i--){
		if(a[i]-'0'+b[i]-'0'+carry>=10){
			c=to_string(a[i]-'0'+b[i]-'0'+carry-10)+c;
			carry=1;
		}else if(a[i]-'0'+b[i]-'0'+carry<10){
			c=to_string(a[i]-'0'+b[i]-'0'+carry)+c;
			carry=0;
		}
	}
	if(carry==1){
		c='1'+c;
	}
	return c;
}
int main()
{
	//freopen("in.txt","r",stdin);
	string n;
	int k;cin>>n>>k;
	string temp=n;
	reverse(temp.begin(),temp.end());
	if(n==temp){
		cout<<n<<endl;
		cout<<0;return 0;
	}
	int cnt=0;
	while(temp!=n){
		//cout<<n<<' '<<temp<<endl;
		n=sum(n,temp);
		temp=n;
		reverse(temp.begin(),temp.end());
		cnt++;
		if(cnt==k){
			break;
		}
	}
	cout<<n<<endl;
	cout<<cnt;
	return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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