跑步锻炼

此代码实现了一个程序,计算从2000年1月1日到2020年10月1日期间,小蓝每周跑步的总距离。小蓝在周一或月初会跑2千米,其他日子跑1千米。程序考虑了闰年和每个月的天数,并在最后加上10月1日的额外2千米。最终输出小蓝总共跑了多少千米。

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题目描述
小蓝每天都锻炼身体。正常情况下,小蓝每天跑1千米。如果某天是周一或者月初(1日),为了激励自
己,小蓝要跑2千米。如果同时是周一或月初,小蓝也是跑2千米。小蓝跑步已经坚持了很长时间,从
2000年1月1日周六(含)到2020年10月1日周四(含)。请问这段时间小蓝总共跑步多少千米?
细节细节!!!!!!!!

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include<algorithm>
#include<math.h>
using namespace std;
const int N=1e6+10;
int a[110][110];
int  year(int x)
{
    if((x%4==0&&x%100!=0)||x%400==0)      //不要写错
        return 1;
    else
        return 0;
}
int main()
{
       int ans=0;
        int h=5;   //从周五开始  因为从周六开始
    for(int i=2000;i<=2020;i++)
    {
        int y=0;
        int d=0;
        if(i==2020)
        {
           // printf("***1\n");
            y=9;     //第十月在最外层加上
        }
        else
            y=12;
        for(int j=1;j<=y;j++)
        {
            if(j==2)   //  
            {
                if(year(i))
                  d=29;
               else
                d=28;
            }
            else if(j==1||j==3||j==5||j==7||j==8||j==10||j==12)  //
                d=31;
            else    //
                d=30;
            for(int k=1;k<=d;k++)
            {
                h++;
                if(h>7)    //相当于 周几  大于7即该周为周一
                    h=1;
                if(k==1||h==1)   //周一
                {
                     ans+=2;
                }
                else
                 ans++;
            }
        }
    }
    ans+=2;   //加上10月1号
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}

在这里插入图片描述

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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