训练3+ H-Palindrome Number

最近智商下降,这题敲出来之后总是在test 2上面wa,连累队友帮我找了很长时间的bug。

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int num[1000100];
int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		int n,s;
		memset(num,0,sizeof(num));
		scanf("%d%d",&n,&s);
		if(s>n*9 || (n>1 && s==1))//!!这里是s>n*9,昨晚写成了s>=n*9,
//自己输入数据测试时候居然没有测全9的,后来随便输入数据测试的时候测了才发现。
		{
			printf("-1\n");
			continue;
		}
		if(n==1 && s==1)
		{
			printf("1\n");
			continue;
		}
		int i,j,sum=0;
		int p=n;
		for(i=0;i<1000100 && s;i++)
		{
			if(p>1)
			for(j=9;j>=0;j--)
			{
				if(s<2*j)
					continue;
				s-=2*j;
				num[i]=j;
				sum++;
				p-=2;
				break;
			}
			else
			{
				num[i]=s;
				sum++;
				break;
			}
		}
		if(sum*2<=n)
		{
			for(i=0;i<sum;i++)
			{
				printf("%d",num[i]);
			}
				int t=n-2*sum;
			for(i=0;i<t;i++)
				printf("0");
			for(i=sum-1;i>=0;i--)
				printf("%d",num[i]);
			printf("\n");
			continue;
		}
		if((sum*2-1)==n)
		{
			for(i=0;i<sum;i++)
				printf("%d",num[i]);
			for(i=sum-2;i>=0;i--)
				printf("%d",num[i]);
			printf("\n");
			continue;
		}	
		else
			printf("-1\n");
	}
	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。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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