poj 2853 Sequence Sum Possibilities

本文介绍了一种通过等差数列求和的方法来解决特定数学问题的算法实现。利用C++编程语言,该算法能够找出所有可能的连续整数序列,其总和等于给定的数值。通过对等差数列求和公式的应用和优化,实现了高效的求解过程。
/*其实这个题目就是一个等差数列的问题嘛!连续数,公差为1,
可以假设有i个元素的和为给定的num,用for循环依次遍历。
然后根据等差数列求和num=i*a1+i*(i-1)*d/2, d即是公差1;
可以根据判断a1%i是否为零,判定是否存在i个连续的整数的和为num,
而且a1即是该等差数列的首项。如果是的话,则ans++
*/
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;


int main()
{
    int n, i, j, sum, cnt, tc, ans;
    cin >> tc;
    while (tc--){ 
        cin >> cnt >> n;
        ans = 0;
        for (i = 2; i*(i+1)/2 <= n; i++){
            if ((n-i*(i+1)/2)%i == 0)
                ans++; 
        } 
        cout << cnt << " " << ans << endl;
    } 
    
    system("pause");
}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
<think>好的,我现在需要帮助用户找到关于POJ最大和问题的题目或解法。用户提到的是“maximum sum problem”,根据提供的引用,引用[1]里提到了POJ 1481 Maximum sum,动态规划解法。所以首先确定题目编号是1481。 接下来,用户需要解法或问题。根据引用内容,问题描述是给定一组整数,找出两个不重叠的子数组,使得它们的和最大。动态规划的方法被提到,所以需要解释如何用动态规划解决这个问题。 首先,我需要确认问题的大意:找到两个不相交的子数组,使得它们的和最大。这需要分解问题,可能分为两个步骤:先找到从左到右的最大子数组,再找到从右到左的最大子数组,或者类似的方法。 然后,动态规划的思路通常是记录当前最大和,或者前向和后向的最大值。例如,维护两个数组left和right,left[i]表示从0到i的最大子数组和,right[j]表示从j到n-1的最大子数组和。然后遍历所有可能的分割点,计算left[i] + right[i+1]的最大值。 需要确保这两个子数组不重叠,所以分割点必须满足第一个子数组结束在i,第二个开始于i+1之后。因此,可能需要两次遍历,一次从左到右,一次从右到左,存储每个位置的最大值。 然后,编写代码示例,可能使用Python。例如,先计算left数组,再计算right数组,然后遍历所有可能的分割点,找到最大的组合。需要注意数组的索引范围,避免越界。 此外,引用中提到的其他POJ题目资源,如引用[2]和[3]提供了刷题顺序,可能用户对题目难度和顺序也有兴趣,所以可以推荐这些资源,帮助用户按难度练习。 最后,生成相关问题,可能涉及动态规划的其他应用,类似的最大和问题变种,或者POJ题目的推荐顺序。确保问题与用户的需求相关,帮助他们深入理解题目和解法。</think>关于POJ 1481 Maximum sum问题的解法和题目描述如下: ### POJ 1481 Maximum sum问题描述 给定$n$个整数的集合$A=\{a_1, a_2,...,a_n\}$,定义函数$d(A)$为满足以下条件的最大和: $$ d(A) = \max\left\{ \sum_{i=s_1}^{t_1} a_i + \sum_{j=s_2}^{t_2} a_j \ \big| \ 1 \leq s_1 \leq t_1 < s_2 \leq t_2 \leq n \right\} $$ 即寻找两个**不重叠**的子数组,使得它们的和最大[^1]。 --- ### 动态规划解法 #### 核心思路 1. **预处理左右区间最大子段和**: - 用$left[i]$表示从$a_1$到$a_i$区间内的最大子段和 - 用$right[j]$表示从$a_j$到$a_n$区间内的最大子段和 2. **遍历分割点**: 对于每个分割点$k$($1 \leq k < n$),计算$left[k] + right[k+1]$的最大值 #### 算法步骤 1. 正向遍历数组,计算$left$数组(类似最大子段和) 2. 反向遍历数组,计算$right$数组 3. 遍历所有可能的分割点,求最大和 --- ### Python代码实现 ```python def max_sum(arr): n = len(arr) # 计算左半部分最大子段和 left = [0] * n current = left[0] = arr[0] for i in range(1, n): current = max(arr[i], current + arr[i]) left[i] = max(left[i-1], current) # 计算右半部分最大子段和 right = [0] * n current = right[-1] = arr[-1] for i in range(n-2, -1, -1): current = max(arr[i], current + arr[i]) right[i] = max(right[i+1], current) # 寻找最大组合 max_val = -float('inf') for k in range(n-1): max_val = max(max_val, left[k] + right[k+1]) return max_val ``` --- ### POJ题目资源推荐 1. **题目难度列表**:引用[2]提供了POJ从易到难的刷题顺序,适合循序渐进练习 2. **同类问题扩展**:可尝试POJ 2479(Maximum sum进阶版)、POJ 2593(双字段最大和变种) 3. **训练路径**:参考引用[3]的刷题顺序规划,建议先掌握基础动态规划再挑战本题 ---
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