[解题报告]10783 - Odd Sum

本文介绍了一种快速计算指定范围内所有奇数和的方法,并提供了代码实现。通过数学公式简化计算过程,适用于多组测试用例,极大地提高了效率。
  Odd Sum 

Given a range [ab], you are to find the summation of all the odd integers in this range. For example, the summation of all the odd integers in the range [3, 9] is 3 + 5 + 7 + 9 = 24.

Input 

There can be at multiple test cases. The first line of input gives you the number of test cases, T ( 1$ \le$T$ \le$100). Then T test cases follow. Each test case consists of 2 integers a and b ( 0$ \le$a$ \le$b$ \le$100) in two separate lines.

Output 

For each test case you are to print one line of output - the serial number of the test case followed by the summation of the odd integers in the range [ab].

Sample Input 

2
1
5
3
5

Sample Output 

Case 1: 9
Case 2: 8

 


Miguel Revilla 2004-12-02
 
 
 
a+(a+2)+(a+4)+…+b
转换为
(1+3+5+…+b)-(1+3+5+…+(a-2))=((b+1)/2)^2 – ((a-1)/2)^2
 
 
#include<stdio.h>
int main()
{
  int T;
  int a,b,i;
  while(scanf("%d",&T)!=EOF)
  {
    for(i=1;i<=T;i++)
    {
      scanf("%d%d",&a,&b);
      if(!(a%2)) a++;
      if(!(b%2)) b--;
      printf("Case %d: %d\n",i,(b+1)/2*(b+1)/2-(a-1)/2*(a-1)/2);
    }
  }
  return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TheLaughingMan/archive/2013/02/25/2932168.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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