在n个数中不重复取m个数

我喜欢的码风

void Choose (int x, int y) {
    //x为已经选了几个数,y为选第几个数 
	for (int i = y; i < n; i++) {
		f[i] = false;
		s += a[i];
		if (x == k) {
			if (pri[s] == true)	ans += 1;
		} else {
			Choose(x + 1, i + 1);
		}
		s -= a[i];
		f[i] = true;
	}
}

P1036 [NOIP2002 普及组] 选数 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)

强烈建议复盘!

(唔!┭┮﹏┭┮  把 递归的 i + 1 写成 y + 1 了噻)

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdbool.h>

int in1[25];
bool used[25];

bool IsPrime (int s) {
	for (int i = 2 ; i * i < s; i++) {
		if (s % i == 0)	return false;
	}
	return true;
}

void Choose (int x, int y, int k, int n, int &cnt, int s) {
	//x为已经选了几个数,y为选第几个数 
    for (int i = y; i < n; i++) {
		printf("%d\n", in1[i]);
		s += in1[i];
		if (x == k) {
			if (IsPrime(s) == true) {
				cnt++;
				printf("%d!\n",s);
			}
		} else {
			Choose(x + 1, i + 1, k, n, cnt, s);
			//y++;
			printf("here! x=%d i=%d\n", x, i);
		}
		s -= in1[i];
		printf("s = %d\n", s);
	}
}

int main(){
	int n, k;
	scanf("%d %d", &n, &k);
	memset(in1, '\0', sizeof in1);
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		scanf("%d", &in1[i]);
	}
	int cnt = 0, s = 0;
	memset(used, false, sizeof used);
	Choose(1, 0, k, n, cnt, s);
	printf("%d", cnt);
	return 0;
}
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例仅展示了理论知识在
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