hdu多校赛第八场1010

题库6666 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6666
题目就是考察结构体排序,过题数最高的且罚时最少的排名前,用到了sort(a,a+n,cmp)
只要将cmp重写一下就可以了
cmp代码

int cmp(pp a,pp b){
    if(a.score != b.score)
        return a.score > b.score;
    else
        return a.fa < b.fa;
}

排完序后判断nd/10余数是否为5,是的话打印出第(nd/10-1)个人的名字,否的话打印Quailty is very great
AC代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
char name[100005][30];
long long sc[100005],fa[100005];
struct pp{
    char name[50];
    int score;
    int fa;
}p[100005];
int cmp(pp a,pp b){
    if(a.score != b.score)
        return a.score > b.score;
    else
        return a.fa < b.fa;
}
int main(){
    int t,n,d;
    while(~scanf("%d",&t)){
        while(t--){
            scanf("%d%d",&n,&d);
            for(int i = 0;i < n;i++){
                scanf("%s%d%d",p[i].name,&p[i].score,&p[i].fa);
            }
            sort(p,p+n,cmp);
//            for(int i = 0;i < n;i++){
//                printf("%s %d %d\n",p[i].name,p[i].score,p[i].fa);
//            }
            if(n * d % 10 != 5)
                printf("Quailty is very great\n");
            else{
                printf("%s\n",p[n * d / 10].name);
            }
        }
    }
}
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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