[zz]《编程之美》之:"程序理解和时间分析"

zz:http://blog.youkuaiyun.com/jcwkyl/article/details/3889802

 

这是《编程之美》的2.20题目,给出一段C#代码,要求不用电脑,理解程序并回答问题。下面是从C#代码中改写成的C++代码:

 1 #include <iostream>
 2 #include <limits>
 3 using namespace std;
 4 int main() {
 5      int rg[] = {2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,
 6          20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31};
 7      for(__int64 i =1; i < numeric_limits<__int64>::max(); i++) {
 8          int hit = 0;
 9          int hit1 = -1;
10          int hit2 = -1;
11          for(int j = 0; j < sizeof(rg)/sizeof(*rg) && (hit <= 2); j++) {
12               if((i % rg[j]) != 0) {
13                    hit++;
14                    if(hit == 1) {
15                        hit1 = j;
16                    } else if(hit == 2) {
17                        hit2 = j;
18                    } else break;
19               }
20          }
21          if(hit == 2 && hit1+1==hit2) {
22               cout << "find " << i << endl;
23               break;
24          }
25      }
26      return 0;
27 }

理解这个程序就是从输出的地方往前追溯就可以。这个程序输出的条件是hit==2&&(hit1+1==hit2),再往前追溯看hit,hit1,hit2三个变量分别代表什么,hit表示满足i%r[j]!=0的条件的次数,hit==2表示这个条件只能被满足两次,也就是说对于一个i,在rg数组的30个数中,这个i能被其它28个数整除,而不能被其中两个数整除。而hit1表示第一个不能整除i的数的下标,hit2表示第二个不能整除i的下标,这两个下标被要求相差只有1。于是,程序所要寻找的是这样的数:这个数i不能被2-31这30个数中的两个相邻的数整除,但能被其它28个数整除。所以,这个i肯定是其它28个数的最小公倍数的整数倍。然而i不能被两个相邻的数整除,所以必然是分解质因子后要么i的质因子中不包括这两个数的质因子,要么是i的质因子的次数小于这两个数中相同质因子的次数。

那么,只需要给2-31这30个数分解质因数,找一下是否有这样的相邻的两个数,要么它们的质因子中有其它数没有的质因子,要么对于相同的一个质因子,这两个数包含这个质因子的次数高于其它所有次数。为此建立一张表如下:

 

 

 

 

由上表中可以看出,只有16、17、19、23、25、27、29、31这几个数包含次数最高的质因子。而相邻的则只有16,17。所以,这段程序所要求的数i就是,它不能被16、17整除,但能被30个数中的其它28个数整除,最小的i就是其它28个数的最小公倍数,从上表中知道,这个最小的i是:23*33*52*7*11*13*19*23*29*31,用计算器计算出这个数是:2123581660200。可以把上述程序中的for循环中的i初始化成这个数来检验。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/eric-blog/archive/2012/08/11/2633742.html

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测深度学习有一定了解的研究人员技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSAGRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值