【杭电1201】18岁生日

18岁生日
Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

当你还是18岁的时候,那个曾经一起追过的女孩刚好也是18岁,而且她的生日就要到了,你突然想到一个问题,是不是每个人到18岁生日所经过的天数都是一样的呢?我们来算一下吧

Input

首先输入一个整数n,表示有n组数据,格式是YYYY-MM-DD。

Output

对于每组数据输出一行,每行一个数,表示从出生到18岁生日所经过的天数。如果没有18岁生日,就输出-1。

Sample Input

 

2
1992-2-1
1988-3-5

Sample Output

 

6575

6574

如果18岁那年不是闰年且生日是2月29,则没有18岁生日

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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39
40
41
#include<stdio.h>
int f(int year)
{
 if(year%400==0||year%4==0&&year%100!=0)
  return 1;
 return 0;
}
int main()
{
 int a,b,c,i,j,k,sum;
 int t;
 scanf("%d",&t);
 while(t--)
 {
  scanf("%d-%d-%d",&a,&b,&c);
  if(f(a+18)==0&&b==2&&c==29)
  {
   printf("-1\n");//没有18岁生日
   continue;
  }
  sum=0;
  for(i=1;i<=18;i++)
  {
   if(b<=2)
   {
    if(f(a)==1)//如果出生那一年是闰年,生日在2月份之前,那么到下一年生日要经过366天
     sum+=366;
    else sum+=365;
   }
   else if(b>2)
   {
    if(f(a+1)==1)//如果生日在2月份之后,下一年是闰年,那么到下一年生日要经过366天;
     sum+=366;
    else sum+=365;
   }
   a+=1;//年份向后推移
  }
  printf("%d\n",sum);
 }
 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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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、图像分割等实际问题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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