HDU 1013 (13.10.29)

本文介绍了一个简单的算法问题——数字根的计算方法。通过不断累加整数的每一位数字直至结果为一位数的过程,实现数字根的求解。文章提供了一段AC代码作为解决方案。

Problem Description
The digital root of a positive integer is found by summing the digits of the integer. If the resulting value is a single digit then that digit is the digital root. If the resulting value contains two or more digits, those digits are summed and the process is repeated. This is continued as long as necessary to obtain a single digit.

For example, consider the positive integer 24. Adding the 2 and the 4 yields a value of 6. Since 6 is a single digit, 6 is the digital root of 24. Now consider the positive integer 39. Adding the 3 and the 9 yields 12. Since 12 is not a single digit, the process must be repeated. Adding the 1 and the 2 yeilds 3, a single digit and also the digital root of 39.

Input
The input file will contain a list of positive integers, one per line. The end of the input will be indicated by an integer value of zero.

Output
For each integer in the input, output its digital root on a separate line of the output.

Sample Input
24 39 0

Sample Output
6 3


题意: 就是把某个数的各位数字全部加起来, 然后判断是否是各位数, 若不是的话, 继续重复第一句话说的, 把得到的数字的各位数全部加起来, 如此往复, 直到得到个位数~


坑点: 输入的数字可能很大, 所以要小心


AC代码:

#include<stdio.h>

int main() {
    char str[2222];
    while(scanf("%s", str), str[0] != '0') {
        int sum = 0;
        int n = 0;
        int i = 0;
        while(str[i]) {
            n = n + str[i++] - '0';
        }
        while(n > 0) {
            sum += n % 10;
            n = n / 10;
            if(n == 0 && sum > 9) {
                n = sum;
                sum = 0;
            }
        }
        printf("%d\n", sum);
    }
    return 0;
}

【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并与其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率与系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证与结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型与实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性与局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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