PAT-乙级 1011 A+B和C

本文解析了一个简单的编程挑战问题:判断给定的三个整数A、B和C,A+B是否大于C。文章详细描述了输入输出格式,并提供了一段C++实现代码作为参考。

1011. A+B和C (15)

时间限制
150 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
HOU, Qiming

给定区间[-231, 231]内的3个整数A、B和C,请判断A+B是否大于C。

输入格式:

输入第1行给出正整数T(<=10),是测试用例的个数。随后给出T组测试用例,每组占一行,顺序给出A、B和C。整数间以空格分隔。

输出格式:

对每组测试用例,在一行中输出“Case #X: true”如果A+B>C,否则输出“Case #X: false”,其中X是测试用例的编号(从1开始)。

输入样例:
4
1 2 3
2 3 4
2147483647 0 2147483646
0 -2147483648 -2147483647
输出样例:
Case #1: false
Case #2: true
Case #3: true

Case #4: false

AC代码如下:

#include<iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int T;
	cin >> T;
	for (int i = 1; i <= T; i++) {
		long long A, B, C;
		cin >> A >> B >> C;
		if (A + B > C)
			cout << "Case #" << i << ": true" << endl;
		else
			cout << "Case #" << i << ": false" << endl;
	}
	return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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