丹青楼

本文介绍了一个有趣的问题:在一座巨大的教学楼中找到最近的幸运楼层,以确保考试顺利。通过简单的枚举方法,程序能够快速找到从当前楼层出发的下一个包含数字8的楼层。

description

在NEFU校园内,有一栋丹青楼,总共有17 777 777 777层,编号从- 8 888 888 888 到8 888 888 888。尤其是,这里有0层,即在-1层与1层之间。
  有一个观点存在于NEFU学生心中,那就是数字‘8’是幸运数字。而且,如果一个整数里面至少包含一个数字‘8’那么这个整数就是幸运的,即在这楼层考试,你就肯定不会挂科。例如,8,-180,808这些都是幸运数字,42,-10这些不是。
  那么,你即将在丹青楼参加一场考试,考场楼层让你选。你现在在a层,你需要找一个最小的正整数b,你往上再走b层就可以到达为幸运数字的楼层,从而确保这场考试不挂。

input

输入为一个整数,即题干中所描述的a(-10^9<=a<=10^9)

output

输出只有一行,即所要求的b。

sample_input

179
-1
18

sample_output

1
9
10

此题做的真是醉了,超时超傻了。后来才发现了些许问题,其实这题思路都有,就是暴力枚举而已,写程序的完整性还不太好,中间的步骤未思考太多!!特别是下面代码中的令x=s,这一步刚开始硬是没这样写,于是中途肯定出错!下面附上代码:
#include <iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>

using namespace std;
int n;
int main()
{

    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
            int s=n;
                while(1)
                {
                    s++;
                    int flag=0,x=s;
                    if(x<0)
                    x=-x;
                    while(x)
                    {
                        if(x%10==8)
                        {
                            flag=1;
                        printf("%d\n",s-n);
                        break;
                        }
                    x/=10;
                    }
                    if(flag==1)
                        break;
                }
    }
    return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/martinue/p/5490590.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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