1190. Reduced ID Numbers

本文介绍了一种使用模除法来寻找一组整数的最小公倍数的方法,并通过一个具体的C语言程序实现该算法。算法首先初始化答案为整数的数量,然后通过检查每个元素对当前答案取模的结果是否唯一,来逐步增加答案的值,直至找到符合条件的最小公倍数值。

TAG 暴搜 模除

0.2 sec 1232 KB

我不知道第一名那个 0.03 sec 424 KB是怎么办到的。。

注意memset那个不必重置整个数组,重置需要那部分就可以。

/* source code of submission 426449, Zhongshan University Online Judge System */ #include <stdio.h> #include <memory.h> int t,n; int id[300]; bool used[1000000]; int ans; bool check(int x) { memset(used, false, sizeof(bool)*ans ); for (int i=0; i<n; ++i) { int tmp=id[i]%x; if ( used[tmp] ) { return false; } else { used[tmp]=true; } } return true; } int main(int argc, char *argv[]) { scanf("%d", &t); while ( t-- ) { scanf("%d", &n); for (int i=0; i<n; ++i) { scanf("%d", &id[i]); } ans=n; while ( !check(ans) ) { ++ans; } printf("%d/n", ans); } return 0; }

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值