HDU 2074 叠筐

叠筐

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 12105    Accepted Submission(s): 3113


Problem Description
需要的时候,就把一个个大小差一圈的筐叠上去,使得从上往下看时,边筐花色交错。这个工作现在要让计算机来完成,得看你的了。
 

Input
输入是一个个的三元组,分别是,外筐尺寸n(n为满足0<n<80的奇整数),中心花色字符,外筐花色字符,后二者都为ASCII可见字符;
 

Output
输出叠在一起的筐图案,中心花色与外筐花色字符从内层起交错相叠,多筐相叠时,最外筐的角总是被打磨掉。叠筐与叠筐之间应有一行间隔。
 

Sample Input
  
11 B A 5 @ W
 

Sample Output
  
AAAAAAAAA ABBBBBBBBBA ABAAAAAAABA ABABBBBBABA ABABAAABABA ABABABABABA ABABAAABABA ABABBBBBABA ABAAAAAAABA ABBBBBBBBBA AAAAAAAAA @@@ @WWW@ @W@W@ @WWW@ @@@
 

Author
qianneng
 

Source
 

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#include<stdio.h>
char matrix[85][85];
int main()
{
    int n;
    char center,out,a,b;
    int cas = 0;
    while(scanf("%d %c %c",&n,&a,&b) == 3)
    {
        if(cas) printf("\n");
        if(n == 1) printf("%c\n",a);
        else
        {
            int i,j,k;
            int len = (n+1)/2;
            if(len%2 == 0){
                center = a;
                out = b;
            }
            else
            {
                center = b;
                out = a;
            }
            for(j = 0;j < len;j++)
            {
                if(j%2 == 0)
                {
                    for(k = j;k < n-j;k++)
                    {
                        matrix[j][k]=matrix[k][j]=matrix[n-j-1][k]=matrix[k][n-j-1]=out;
                    }
                }
                else
                {
                    for(k = j;k < n-j;k++)
                    {
                        matrix[j][k]=matrix[k][j]=matrix[n-j-1][k]=matrix[k][n-j-1]=center;
                    }
                }
            }
            matrix[0][0]=matrix[n-1][n-1]=matrix[0][n-1]=matrix[n-1][0]=' ';
            for(i = 0;i < n;i++){
                for(j = 0;j < n;j++){
                    printf("%c",matrix[i][j]);
                }
                printf("\n");
            }
        }
        cas++;
    }
    return 0;
}


【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM序建模及多步预测策略的实现细节,同可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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