UVa_OJ 10025 ?1?2...?n=k问题

本文介绍了一种解决特定数学问题的算法思路,通过逆向思维简化问题,提出了一种有效的判断条件,并给出了实现该算法的C语言代码。

这道题大意是这样的:

给你从1到n的n个数,要求使 ?1?2...?n=k 成立,其中?表示正负号未定,在这样的情况下,求最小的n是多少。


这道题如果顺着思考,确实不太好想,但如果逆向思考的话,会有出其不意的效果:

假设 存在一个这样的最小数 n 使得(1)式:  ?1?2...?n=k  成立,那么对应的一定有 (2)式:  1+2+...+n >=k 成立 ;这是肯定的,因为在(1)式左边有正有负,而(2)式对应的全是正号(即使(1)式左边也全是正号,那么(2)式=k,符合条件 >= ,即依然成立);

现在让我们来考虑 (1)式和(2)式的区别,设(1)式左边部分的和为sum1,(2)式左边部分的和为sum2,那么可得: sum2-sum1 = sum2 - k = W,其中这个W(也就是它们的差)一定是个偶数,至于为什么一定是偶数,原因如下:


设 (1)式左边部分为负数的某一项为  ( -) i ,那么在(2)式中对应的就为 (+)i,因为 (+)i - (-) i = 2i,很显然 2i 是偶数, 所以 sum2 - sum1 = 偶数。 


到这里,其实就没必要再往下继续思考了,假如我们用暴力求解的话,这就是我们的判决条件了。


AC代码如下:

#include<stdio.h>
int main(){
	#ifdef LOCAL
	freopen("10025_input.txt","r",stdin);
	freopen("10025_output.txt","w",stdout);
	#endif
	int k,i,j,CASENUM,sum;
	scanf("%d",&CASENUM);
	for(i=0;i<CASENUM;i++){
		scanf("%d",&k);
		if(k<0)
			k*=-1; 
		j=0;
		sum=0;
		do{ 
			sum+=(++j);
		}while(!(sum>=k&&(sum-k)%2==0)); 
		printf("%d\n",j);
		if(i<CASENUM-1)
			printf("\n");
	}
	return 0;
}


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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