UVa 10161 Ant on a Chessboard (简单数学)

神经影像和人类基因组关联分析的实践过程 现代全脑转录图谱为研究脑组织的分子相关性提供了前所未有的机会,可以使用无创神经成像进行量化。然而,将神经影像学数据与转录组测量相结合并不是直截了当的,需要仔细考虑才能做出有效的推断。在本文中,我们回顾了最近的研究工作,探讨了不同的方法选择如何影响成像转录组学分析的三个主要阶段,包括1)转录图谱数据的处理;2)将转录测量与独立衍生的神经影像学表型相关联;3)通过基因富集分析评估鉴定的关联的功能意义。我们的目标是为这个快速发展的领域促进标准化和可复制方法的发展。 阅读详情

10161 - Ant on a Chessboard

Time limit: 3.000 seconds

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&category=99&page=show_problem&problem=1102

Background

  One day, an ant called Alice came to an M*M chessboard. She wanted to go around all the grids. So she began to walk along the chessboard according to this way: (you can assume that her speed is one grid per second)

  At the first second, Alice was standing at (1,1). Firstly she went up for a grid, then a grid to the right, a grid downward. After that, she went a grid to the right, then two grids upward, and then two grids to the left…in a word, the path was like a snake.

  For example, her first 25 seconds went like this:

  ( the numbers in the grids stands for the time when she went into the grids)

 

25

24

23

22

21

10

11

12

13

20

9

8

7

14

19

2

3

6

15

18

1

4

5

16

17

5

4

3

2

1

 


1    2    3    4     5

At the 8th second , she was at (2,3), and at 20th second, she was at (5,4).

Your task is to decide where she was at a given time.

(you can assume that M is large enough)

Input

  Input file will contain several lines, and each line contains a number N(1<=N<=2*10^9), which stands for the time. The file will be ended with a line that contains a number 0.

Output

  For each input situation you should print a line with two numbers (x, y), the column and the row number, there must be only a space between them.

Sample Input

8

20

25

0

Sample Output

2 3

5 4

1 5


题意:找到数字对应的行和列。

思路:找规律,奇数行,起始为行数的平方。偶数列,起始为列数的平方。行和列有与数字匹配的规律。依次确定所在的行和列。



完整代码:

/*0.012s*/

#include<cstdio>
#include<cmath>

int main(void)
{
	int sqr, n, x, y, corner;
	while (scanf("%d", &n), n)
	{
		sqr = (int)sqrt(n - 1) + 1;
		corner = sqr * sqr - sqr + 1;
		if ((sqr & 1) == 0)
		{
			if (n >= corner)
			{
				x = sqr;
				y = sqr - (n - corner);
			}
			else
			{
				x = sqr - (corner - n);
				y = sqr;
			}
		}
		else
		{
			if (n >= corner)
			{
				x = sqr - (n - corner);
				y = sqr;
			}
			else
			{
				x = sqr;
				y = sqr - (corner - n);
			}
		}
		printf("%d %d\n", x, y);
	}
	return 0;
}


涨点神器:基于YOLOv8的SPD-Conv小目标检测实战教程——让低分辨率场景检测精度飙升 从代码修改到场景落地,每一步都围绕“提升检测精度”这个核心目标,而实际数据也证明了这项技术的强悍——它不是实验室里的花拳绣腿,而是能真正解决工业痛点的涨点神器。在实际场景中,比如无人机巡检的低分辨率航拍图中,对电线、小设备的检测,YOLOv8-SPD的漏检率降低了70%以上。落地时,只需将训练好的YOLOv8-SPD模型部署到边缘设备或云端,即可享受其在小目标、低分辨率场景下的强大性能。的特征融合模块中,通过插入SPD-Conv,让模型在处理小目标时,既能保留空间细节,又能增强通道维度的特征表达。 阅读详情

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