【水模拟】#67 A. Life Without Zeros

本文探讨了在数学等式中去除所有零之后,等式是否仍然成立的问题。通过实例分析,展示了如何判断去掉零后等式是否依然正确。

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A. Life Without Zeros
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2 seconds
memory limit per test
256 megabytes
input
standard input
output
standard output

Can you imagine our life if we removed all zeros from it? For sure we will have many problems.

In this problem we will have a simple example if we removed all zeros from our life, it's the addition operation. Let's assume you are given this equation a + b = c, where a and b are positive integers, and c is the sum of a and b. Now let's remove all zeros from this equation. Will the equation remain correct after removing all zeros?

For example if the equation is 101 + 102 = 203, if we removed all zeros it will be 11 + 12 = 23 which is still a correct equation.

But if the equation is 105 + 106 = 211, if we removed all zeros it will be 15 + 16 = 211 which is not a correct equation.

Input

The input will consist of two lines, the first line will contain the integer a, and the second line will contain the integer b which are in the equation as described above (1 ≤ a, b ≤ 109). There won't be any leading zeros in both. The value of c should be calculated as c = a + b.

Output

The output will be just one line, you should print "YES" if the equation will remain correct after removing all zeros, and print "NO" otherwise.

Sample test(s)
input
101
102
output
YES
input
105
106
output
NO



这道题呀,题意是说给你两个数字(然后你自己算出他们的和),如果把加数以及他们的和里面的零都去掉,这个等式是否还成立

那么就直接把去掉零之后的数字都求出来,计算一下看是不是成立就好啦~ 

咱们模拟一下就好~ 需要注意一下这个弃掉0的函数怎么写就好^_^

int del0(int x)
{
	int ret=0,tmp=x,time=1; //tmp是这个数字,ret是用来存储去掉0的返回值 
	while(tmp)
	{
		int digit=tmp%10;	//获得当前最低位的数字 
		if(digit) ret+=(time)*digit,time*=10;	//如果不是0就加进去,是0的话无视掉 
		tmp/=10;
	}
	return ret;
}


Code:

#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring> 
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;

int del0(int x)
{
	int ret=0,tmp=x,time=1;
	while(tmp)
	{
		int digit=tmp%10;
		if(digit) ret+=(time)*digit,time*=10;
		tmp/=10;
	}
	return ret;
}

int main()
{
	int a,b;
	cin>>a>>b;
	int c=a+b;
	//cout<< del0(c)<<": "<<del0(a)<<": "<<del0(b)<<endl;
	if(del0(c)==del0(a)+del0(b))cout<<"YES"<<endl;
	else cout<<"NO"<<endl;
	return 0;
} 


<think>我们被要求解释torch.nn.init.zeros_函数的用途和使用方法。根据引用[1]的提示,torch.nn.init模块提供了一组用于初始化张量或模型参数的函数。zeros_函数就是其中之一。 函数功能: torch.nn.init.zeros_(tensor) 将给定的张量(tensor)中的所有元素初始化为0。 参数: tensor: 需要被初始化的张量,通常是模型参数(如权重或偏置)。 注意: 函数名中的下划线表示这是一个原地操作(in-place),即直接修改输入张量,而不返回新的张量。 使用场景: 1. 初始化偏置(bias)为0是常见的做法。 2. 有时需要将某些层的权重初始化为0(但需注意,全零初始化可能在某些情况下导致训练问题,比如对称性问题,因此通常不用于权重初始化,但偏置初始化常用0)。 示例: 假设我们有一个线性层,我们想将其权重初始化为0(虽然不常见,但为了演示)和偏置初始化为0(常见)。 注意:通常我们不将权重初始化为0,因为这会破坏梯度更新(对称性问题)。这里仅为了演示函数用法。 步骤: 1. 创建一个线性层。 2. 使用zeros_初始化其权重和偏置。 代码: ```python import torch import torch.nn as nn # 创建一个线性层(输入特征为5,输出特征为3) linear_layer = nn.Linear(5, 3) # 初始化权重为0(注意:实际中通常不这样做,这里仅演示) nn.init.zeros_(linear_layer.weight) # 初始化偏置为0(这是常见的做法) nn.init.zeros_(linear_layer.bias) # 打印权重和偏置 print("权重初始化为0:\n", linear_layer.weight) print("偏置初始化为0:\n", linear_layer.bias) ``` 输出: 权重和偏置的所有元素都将为0。 注意:在实际应用中,偏置初始化为0是合理的,但权重通常不会初始化为0。对于权重,我们可能会使用其他初始化方法,如均匀分布(uniform_)、正态分布(normal_)、xavier初始化(xavier_uniform_)等。 引用说明: 根据引用[1],初始化方法对模型训练有重要影响,因此选择适当的初始化方法很重要。虽然全零初始化在偏置上常用,但在权重上使用需谨慎。 另外,引用[2]提到了在更新参数时使用torch.no_grad()和model.zero_grad(),但这里我们讨论的是参数初始化,所以与引用[2]关系不大。引用[3]是关于卷积层的,与本问题无关。 因此,我们主要参考了引用[1]关于初始化模块的说明。 总结: torch.nn.init.zeros_是一个简单的初始化函数,用于将张量元素置0。常用于偏置初始化,偶尔用于特定场景的权重初始化(但需注意对称性问题)。 相关问题: §§相关问题§§ 1. PyTorch中还有哪些常用的参数初始化方法? 2. 为什么权重初始化不能全为0? 3. 如何自定义一个初始化函数?</think>### `torch.nn.init.zeros_` 函数详解 `torch.nn.init.zeros_` 是 PyTorch 中用于张量初始化的核心函数,其功能是将输入张量的所有元素设置为零。这是深度学习模型初始化中常用的基础操作,尤其在偏置项初始化中广泛应用。 #### 函数原型 ```python torch.nn.init.zeros_(tensor: torch.Tensor) -> torch.Tensor ``` #### 核心特性 1. **原地操作** 函数名中的下划线(`_`)表示直接修改输入张量(in-place operation),不创建新张量 ```python weights = torch.empty(3, 3) # 创建未初始化张量 nn.init.zeros_(weights) # 直接修改原张量 ``` 2. **零值初始化** 所有元素被精确设置为浮点数 `0.0`,数学表示为: $$ \forall (i,j),\ \text{tensor}[i,j] = 0 $$ 3. **自动设备/类型适配** 保持输入张量的原始设备(CPU/GPU)和数据类型(dtype) #### 典型应用场景 1. **偏置项初始化** 神经网络层偏置的标准初始化方式: ```python layer = nn.Linear(128, 64) nn.init.zeros_(layer.bias) # 偏置项归零[^1] ``` 2. **自定义模块初始化** 在模型构造函数中初始化特定参数: ```python class CustomModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(5, 5)) self.reset_parameters() def reset_parameters(self): nn.init.zeros_(self.weight) # 自定义初始化 ``` 3. **梯度缓冲区清零** 结合梯度归零实现安全更新: ```python optimizer.step() with torch.no_grad(): nn.init.zeros_(model.bias.grad) # 清零梯度[^2] ``` #### 与相似函数对比 | 函数 | 功能 | 原地操作 | 典型用途 | |------|------|----------|----------| | `zeros_` | 元素置零 | ✅ | 偏置初始化 | | `zeros` | 创建零张量 | ❌ | 临时缓冲区 | | `uniform_` | 均匀分布初始化 | ✅ | 权重初始化 | | `constant_` | 常量填充 | ✅ | 特殊值初始化 | #### 数学特性验证 ```python t = torch.randn(2, 2) print("初始值:\n", t) nn.init.zeros_(t) print("置零后:\n", t) print("验证总和:", torch.sum(t).item()) # 输出: 0.0 ``` > **最佳实践**: > - 对偏置项优先使用 `zeros_` 初始化 > - 权重初始化建议使用 `kaiming_uniform_` 等更高级方法[^1] > - 避免对所有权重使用零初始化(可能导致梯度消失) ---
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