(HDU)1678 -- Shopaholic (购物狂)

题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-1678

大意就是买东西的时候如果三个一起买,价格最低的可以免费。

那么对这些价格排序,每次取后面三个,最便宜的就是折扣,所有折扣求和。

有点贪心的感觉,数组没用全局变量的时候stack爆了,GG

 

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <cstdlib>

using namespace std;

int s[100010];
int main()
{
    int t,n,ans,i;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        ans=0;
        scanf("%d",&n);
        for(i=1;i<=n;i++)
            scanf("%d",&s[i]);
        sort(s+1,s+1+n);
        n=n-2; ans=0;
        while(n>0)
        {
            ans+=s[n];
            n-=3;
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ACDoge/p/6142044.html

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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