JOJ2185: Adding 1s, 2s, and 3s

本文介绍了一个简单的递归算法,该算法用于计算一个指定正整数可以如何被拆分为1、2和3的和的不同方式的数量。通过示例输入输出展示了算法的实际运行效果。
Integer 4 can be expressed as a sum of 1s, 2s, and 3s in seven different ways as follows:
                       1 + 1 + 1 + 1;     (1)
                         1 + 1 + 2;       (2)
                         1 + 2 + 1;       (3)
                         2 + 1 + 1;       (4)
                           2 + 2;         (5)
                           1 + 3;         (6)
                           3 + 1:         (7)
Write a program that determines the number of ways in which a given integer can be expressed as a sum of 1s, 2s, and 3s. You may assume that the integer is positive and less than 20.

Input

The input consists of T test cases. The number of test cases (T ) is given in the first line of the input. Each test case consists of an integer written in a single line.

Output

Print exactly one line for each test case. The line should contain an integer representing the number of ways.

Sample Input

3
4
7
10

Sample Output

7
44
274

 

Problem Source: SJTU Programming Contest 2004

#include <stdio.h>
int sum;
void f(int n)
{
 if(n>=3)
  f(n-3);
 if(n>=2)
  f(n-2);
 if(n>=1)
  f(n-1);
 if(n == 0)
  sum++;
}
int main()
{
 int n,num;
 scanf("%d",&n);

 while(n>0)
 {
  sum = 0;
  scanf("%d",&num);
  f(num);
  printf("%d/n",sum);
  n--;
 }
return 0;  
}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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