csu_1600

爆搜,但是不会……
dfs(num[],n)表示在一个长度为n的数组里任选两个数分别做加减乘除操作,当n等于1的时候判断num[0]是否为24.

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstring>
using namespace std;

double num[10];

bool dfs(double num[],int n)
{
    if(n==1) return fabs(num[0]-24)<1e-8;
    int i,j,k;
    double tem[10];
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        for(j=i;j<n;j++)
        {
            if(i==j) continue;
            int len=0;
            for(k=0;k<n;k++)
            {
                if(k!=i&&k!=j)
                {
                    tem[len++]=num[k];
                }
            }
            tem[len]=num[i]+num[j];
            if(dfs(tem,n-1)) return true;

            tem[len]=num[i]*num[j];
            if(dfs(tem,n-1)) return true;

            tem[len]=num[i]-num[j];
            if(dfs(tem,n-1)) return true;

            tem[len]=num[j]-num[i];
            if(dfs(tem,n-1)) return true;

            if(num[i]!=0)
            {
                tem[len]=num[j]/num[i];
                if(dfs(tem,n-1)) return true;
            }
            if(num[j]!=0)
            {
                tem[len]=num[i]/num[j];
                if(dfs(tem,n-1)) return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

int main()
{
    while(cin>>num[0]>>num[1]>>num[2]>>num[3])
    {
        if(dfs(num,4))
            cout<<"Yes"<<endl;
        else
            cout<<"No"<<endl;
    }
    return 0;
}
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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