uva11547 Automatic Answer

本文解析了UVA11547题目,该题要求计算特定数学表达式的十位数字。通过简化表达式,我们得到n*315+36962的计算公式,文章提供了Python和C++的实现代码。

uva11547

uDebug11547

题意就是对于输入的整数n(-1000<=n<=1000),乘以567,然后除以9,然后加7492,结果再乘以235,然后再除以47,最后再减去498,求最后结果的值的十位上的数字是多少。

上述内容经过化简,就是n * 315 + 36962,求解也就很简单了。不过这里python版本还是要注意,对负整数进行整除操作时所获得的结果未必是你想要的,所以还是转化为正整数再做整除操作为好。

python版本代码

testcase = int(input())
while testcase > 0:
	n = int(input())
	res = (n * 315 + 36962)
	if res < 0:
		res = -res
	i = (res//10) % 10
	print(i)
	testcase -= 1

C++版本代码

#include <iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;

//#define ZANGFONG

int main()
{
    #ifdef ZANGFONG
    freopen("in.txt","r",stdin);
    freopen("out.txt","w",stdout);
    #endif // ZANGFONG
    int testcase,n,i,j;
    scanf("%d\n",&testcase);
    while(testcase--)
    {
        scanf("%d\n",&n);
        j = n * 315 + 36962;
        i = (j / 10)%10;
        printf("%d\n",i>=0?i:-i);
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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