HDU5373 整除11

HDU5373 The shortest problem
一个数能被11整除,那么它的奇数位和与偶数位和的差能整除11
比如:35816能整除11,(3+8+6)-(5+1)=11,11也能整除11
题意:给了一个数比如n,进行t次操作,每次把每一位求和,补在后面,形成一个新的数,经过t次操作得到的新数能否整除11。
比如n=123,t=3:
第1次:1+2+3=6,得到1236;
第2次:1+2+3+6=12,得到123612;
第3次:1+2+3+6+1+2=15,得到12361215;
看12361215能否整除11.。
分析:只要得到奇数和,偶数和就行了,很简单

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main(){
    int i,T,cas=1;
    char c;
    while(1){
        int e_sum=0,o_sum=0;//记录偶数位奇数位数字的和
        bool flag=0;
        for(i=1;(c=getchar())!=' ';i++){
            if(c=='-')flag=1;
            if(i%2)o_sum+=c-'0';
            else e_sum+=c-'0';
        }
        scanf("%d",&T);getchar();
        if(flag)return 0;//输入-1时结束
        int sum=e_sum+o_sum;
        int temp_i=i-1;//原来的数有temp_i位数字
        for(int t=1;t<=T;t++){
            int temp_sum1=0,temp_sum2=0;
            for(i=1;sum>0;i++){//把sum每一位分解出来
                int re=sum%10;
                if(i%2)temp_sum1+=re;
                else temp_sum2+=re;
                sum/=10;
            }
            i--;//sum有i个数
            if(temp_i%2+i%2==1)swap(temp_sum1,temp_sum2);//根据奇偶关系推导出来这个
            e_sum+=temp_sum1;
            o_sum+=temp_sum2;
            sum=e_sum+o_sum;//总和加起来下次
            temp_i+=i;//合并之后的数有temp_i位数字
        }
        int differ=abs(e_sum-o_sum);//当差为11的倍数的时候这个数就可以整除11
        if(differ%11==0)printf("Case #%d: Yes\n",cas);
        else printf("Case #%d: No\n",cas);
        cas++;
    }
}

如果觉得29行~31行难理解,那就看下面这个吧,我开始写的就是下面这个,后来觉得可以不用写这么长久就给缩短了一下

if(temp_i%2){
    if(i%2){
        e_sum+=temp_sum1;
        o_sum+=temp_sum2;
    }
    else{
        e_sum+=temp_sum2;
        o_sum+=temp_sum1;
    }
}
else{
    if(i%2){
        e_sum+=temp_sum2;
        o_sum+=temp_sum1;
    }
    else{
        e_sum+=temp_sum1;
        o_sum+=temp_sum2;
    }
}
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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