HDOJ 2015 偶数求和

本博客讨论了如何计算给定长度的递增偶数序列中每m个数的平均值,包括处理不足m个数的情况。通过实例输入输出展示了求解过程,并提供了关键代码实现。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2015

偶数求和

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 77567    Accepted Submission(s): 33033


Problem Description
有一个长度为n(n<=100)的数列,该数列定义为从2开始的递增有序偶数,现在要求你按照顺序每m个数求出一个平均值,如果最后不足m个,则以实际数量求平均值。编程输出该平均值序列。
 

Input
输入数据有多组,每组占一行,包含两个正整数n和m,n和m的含义如上所述。
 

Output
对于每组输入数据,输出一个平均值序列,每组输出占一行。
 

Sample Input
  
3 2 4 2
 

Sample Output
  
3 6 3 7
 

Author
lcy
 

Source
 

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AC CODE:补题:2016年10月30日14:33:35

#include<stdio.h>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define HardBoy main()
#define ForMyLove return 0;
using namespace std;
const int MYDD = 1103;

int HardBoy {
	int n, m;
	while(scanf("%d %d", &n, &m) != EOF) {
		int cnt = n/m;

		int a1 = 2, aj = a1+2*(m-1), ans[MYDD];
		for(int j = 1; j <= cnt; j++) {
			if(j == 1) a1 = 2;
			else a1 = aj+2;
			aj = a1+2*(m-1);
			ans[j] = (a1+aj)/2;
		}

		int yu = n-cnt*m;
		if(yu) {// n%m != 0
			a1= aj+2;
			aj = a1 + 2*(yu-1);
			cnt++;
			ans[cnt] = (a1+aj)/2;
		}

		for(int j = 1; j < cnt; j++)
			printf("%d ", ans[j]);
		printf("%d\n", ans[cnt]);
	}
	ForMyLove
}


MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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