牛客的小白月赛24补题

我就是不信J题能错!

。。。。。。。没注意负数取模
呀呀呀呀,打脑壳

保证取模后的结果为正数:
((x % MOD) + MOD) % MOD

思路
1.挨个尝试肯定超时
2.就是把平方项展开

a2+b2+2ab
每个平方项的出现次数n-1次
每个2ab形式的和
在这里插入图片描述
最后一定注意取余为正数

戳我试试看

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<list> 
using namespace std;
#define mid 1000000007 
typedef  long long ll;
ll c[500005];
int main(){
    ll a,i;
    ll sum=0,sum2=0,sum3=0;
    scanf("%lld",&a);
    for(i=0;i<a;i++){
    scanf("%lld",&c[i]);
    sum=(sum+c[i])%mid;
    sum2=(sum2+(c[i]*c[i])%mid)%mid;
    }
    for(i=0;i<a;i++){
        sum3=(c[i]*sum%mid+sum3)%mid;
    }
    cout<<((sum2*(a-1)%mid-(sum3-sum2)%mid)+mid)%mid;
    return 0;
}

C题十面埋伏

比赛的时候看都没看~~~~~~

牛客大神估的是

1800

但做起来还是相当轻松,就是一个相当清晰的搜索
就是有点小技巧
我在题中记录

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<list>  
using namespace std;
#define mid 1000000007  
typedef  long long ll;
//第一个思路(多半错,但我想不出哪里错)
//就是检测每个' . ',看它上下左右是不是有'#',有的话,就变为*;
//果然错了,因为如果#围成一个空心圈,就会把中间的也变了
//第二个思路————搜索 
int w[4][2]={{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,0}};
int a,b;
char c[506][506];
int book[506][506]; 
void sou(int x,int y){
	int i;
	for(i=0;i<=3;i++){//平常一样,一个点向4个方向走 
		int fx=x+w[i][0];
		int fy=y+w[i][1];
		if(fx>=1&&fx<=a&&fy>=1&&fy<=b){//害怕越界 
			if(c[fx][fy]=='.'&&book[fx][fy]==0){/*如果走后的落脚点是个没有走过的'.', 
												就以这个点再进行搜索,并且标记走过*/ 
					book[fx][fy]=1;
					sou(fx,fy);
				}
			if(c[fx][fy]=='#'){//我们认定#号点是走不通的,遇见就把原本的点标记为* 
				c[x][y]='*';
			}
		}
	}
}
int main(){
	int i,j;
	cin>>a>>b;
	for(i=1;i<=a;i++){
		for(j=1;j<=b;j++){
			cin>>c[i][j];
		}
	}
	book[1][1]=1;
	sou(1,1);
	for(i=1;i<=a;i++){
		for(j=1;j<=b;j++){
			cout<<c[i][j];
		}
		cout<<endl;
	}
} 

我的补题原则是
只补错的,
简单的,
能够理解领悟的,
看着不会做但是代码短的

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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