Codeforces 1038 D

本文详细解析了CodeForces平台上的D题解决方案,通过分析输入数据,利用C++编程语言实现了一种高效的算法,该算法能够处理大量整数数组,并在特定条件下计算最大可能的绝对值总和。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

链接:http://codeforces.com/problemset/problem/1038/D 

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <vector>
#include <deque>
#include <list>
#include <set>
#include <map>
#include <stack>
#include <queue>
#include <numeric>
#include <iomanip>
#include <bitset>
#include <sstream>
#include <fstream>
#define debug puts("-----")
#define pi (acos(-1.0))
#define eps (1e-8)
#define inf (1<<30)
using namespace std;

typedef long long ll;
const int N = 500000 +100;
int a[N];

int main(int argc, char const *argv[])
{
	int n;
	int num=0, num_d=0;
	ll sum = 0;
	cin>>n;
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		cin>>a[i];
		sum += abs(a[i]);
		if(a[i]<0) num++;  
		else num_d++;
	}
	if(n==1) cout<<a[0]<<endl;
	else
	{
		ll ans =0;
		if(num&&num_d)
		{
			//有正负 正负都有只要相加绝对值 可以自己去尝试一下
			for(int i =0;i<n;i++)
			{
				ans+=abs(a[i]);
			}

		}
		// 全正全负 则是
		else
		{
			for(int i =1;i<n;i++)
			{
				ans=max(ans,sum-abs(a[i])-abs(a[i-1])+abs(a[i]-a[i-1]));

			}

		}
		cout<<ans<<endl;

	}

	return 0;
}

/*
4 3 2 1 5 
1 -1 -2 -7

-1 -4

1 -1 2  -3
ans=max(ans,sum-abs(a[i])-abs(a[i-1])+abs(a[i]-a[i-1]));
*/

 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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