csp-x

三道算法题的题目及解题情况

2024 10.13

                                                         s06510周宸辉

OK啊 保龄了 文件出错 

做题时其他题不会,第一题会做(按理来说应该拿100分,就这破freopen让我做了我直接阿弥诺斯)

直接看第一题

一、十五的月亮 

假设一个每个月都是30天,用 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1 表示一个月30天中的月亮的大小。

给出n天的月亮大小,请预测接下来一天的月亮的大小情况;变大的话输出UP,变小的话输出DOWN,如果无法预测请输出-1。

输入描述

第一行输入一个整数n,表示给出的n天。

第二行输入n个整数x,x表示这n天中的月亮大小。(0 <= x <= 15)

输出描述

月亮的变化情况,变大的话输出UP,变小的话输出DOWN,如果无法预测请输出-1。

输入样例

  1. 5
  2. 3 4 5 6 7
输出样例

  1. UP
数据描述

30%的数据:1n=1

100%的数据:1≤92,0≤151≤n≤92,0≤x​i​​≤15

先看一波AC代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,a[1000005]
int main(){
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cinj>>a[i];
	}
	if(n==1){
		if(a[1]==0) cout<<"UP";
		else if(a[1]==15) cout<<"DOWN";
		else cout<<-1;
		return 0
	}
	if(a[n]==0 ) cout<<"UP";
	else if(a[n]==15) cout<<"DOWN";
	else if(a[n-1]<a[n] ) cout<<"UP"
	else cout<<"DOWN";
	return 0;
}

阿弥陀佛 这道题原来是直接判断,还有特殊样例-1;

出错时是没有判断-1,我真服了

二、原码反码补码

时间限制:1秒        内存限制:128M

题目描述 

小可今天学习了原码反码补码的相关内容,想让你帮他写一个程序:

对于给定的二进制字符串原码,输出其对应的反码和补码。

原码转换成反码的规则:

原码的第一位为符号位,若符号位为 0,则反码与原码相同。若符号位为 1,则符号位不变,将其他位全部取反。

反码转换成补码的规则:

如果反码的符号位是0,则补码与反码相同,否则,补码等于反码+1 。

输入描述

输入一行,一个01字符串,表示原码

输出描述

输出两行:每行的字符数量和输入一样。

第一行表示二进制反码;

第二行表示二进制补码,如果补码位数高于原码位数,则高位溢出。

输入样例
  1. 1000
输出样例
  1. 1111
  2. 0000
数据描述

20%的数据下:符号位是0 。

100%的数据下:字符串长度不超过32 。

先看AC代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
string s;
int main(){
    cin>>s;
	if(s[0]=='0'){
	    cout<<s<<endl<<s;
	    return 0;
	}
	int len=s.size();
	for(int i=1;i<=len-1;i++){
	    if(s[i]=='0') s[i]='1';
	    else s[i]='0';
	}
	cout<<s<<endl;
	for(int i=len-1;i>=0;i--){
	    if(s[i]=='1') s[i]='0';
	    else{
	        s[i]='1';
	        break;
	    }
	}
	cout<<s<<endl;
	return 0;
}

this is a 骗分代码呵呵。

有两种情况,第一种直接输出原数

第二种情况慢慢写就行了

第三题、区间数位和

时间限制:1秒        内存限制:128M

题目描述

对于给定的数字n,求1到n所有的数字,其十进制位的所有位的和是多少。

例如 n=12,则其答案为1+2+3+4+5+6+7+8+9+(1+0)+(1+1)+(1+2)=51

输入描述

第一行:输入一个正整数t,表示多组测试的样例组数。

接下来t行:每行输入一个正整数n,表述如题。

输出描述

对于每个n,输出一行一个答案。

输入样例
  1. 7
  2. 12
  3. 1
  4. 2
  5. 3
  6. 1434
  7. 2024
  8. 200000
输出样例
  1. 51
  2. 1
  3. 3
  4. 6
  5. 18465
  6. 28170
  7. 4600002
数据描述

30%的数据下:1≤t,1≤1031≤t,n≤10​3​​

100%的数据下:1≤105,1≤1061≤t≤10​5​​,1≤n≤10​6​​

先看AC代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e6+10;
int n,x,a[N];
int main(){
	for(int i=1;i<=1000000;i++){
		int t=i,sum=0;
		while(t){
			sum+=t%10;
			t/=10;
		}
		a[i]=a[i-1]+sum;
	}
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cin>>x;
		cout<<a[x]<<endl;
	}
	return 0;
}

### CSP-X架构的核心概念 CSP-X系列架构是一种基于跨阶段部分连接(Cross Stage Partial Connections, CSP)机制设计的神经网络结构。这种技术旨在通过优化计算资源分配来提升模型性能并降低冗余操作。具体而言,CSP-X架构能够有效减少内存消耗和计算量,同时保持甚至提高模型精度。 在给定的信息中提到,研究显示不同架构在网络分辨率、卷积层数以及参数数量之间的权衡关系[^1]。例如,在ILSVRC2012 (ImageNet) 数据集上,CSPResNext50表现出优于CSPDarknet53的对象分类能力;而在MS COCO数据集中,针对对象检测任务,CSPDarknet53则表现更佳。这表明不同的CSP变体可能更适合特定的任务需求。 #### CSP-X的关键特性 以下是关于CSP-X的一些重要特性和实现细节: 1. **跨阶段部分连接** CSP模块的主要特点是将特征图分为两部分处理:一部分直接传递到下一层,另一部分经过一系列卷积运算后再与前者合并。这种方法可以显著减少梯度消失现象,并促进信息流动效率的提升。 2. **高效性改进** 为了进一步增强效率,CSP-X引入了一些额外的设计策略,比如分组卷积(group convolution),它允许在同一层内独立执行多个小型卷积核的操作,从而大幅削减所需参数数目及FLOPs(浮点运算次数)。 3. **灵活性适配多种场景** 不同版本的CSP-X(如CSPResNeXt、CSPDarknet等),因其内部结构调整差异而具备各自独特的优势领域——某些擅长图像识别类问题解决,另外一些则专精于复杂环境下的目标定位分析。 下面展示了一个简化版CSPBlock的具体代码实现方式: ```python import torch.nn as nn class CSPBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, num_blocks=1): super(CSPBlock, self).__init__() # Split the input channels into two parts. split_size = int(in_channels // 2) self.left_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(split_size, split_size, kernel_size=1), nn.BatchNorm2d(split_size), nn.LeakyReLU(0.1) ) layers = [] for _ in range(num_blocks): layers.append(nn.Sequential( nn.Conv2d(split_size, split_size, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(split_size), nn.LeakyReLU(0.1))) self.right_convs = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): left, right = torch.chunk(x, chunks=2, dim=1) left_out = self.left_conv(left) right_out = self.right_convs(right) merged_output = torch.cat([left_out, right_out], dim=1) return merged_output ``` 此段代码定义了一个基础形式的CSP块组件,其中包含了左右分支路径各自的转换逻辑及其最终融合过程。
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