(每日一练28769)题目名称:公司新表

文盲老顾
新星创作者: 信息安全技术领域
领域专家: 数据库技术领域
2023-04-20 10:05:30

公司里为了凸显公司的特性。 安装了一个n进制表。 已知新的表的时间是”H:M”。 时间合法的定义为H<=23 && M<=59。 时间有多少种进制定义的方式,依次打印出来。 如果有无数种解输出”-1”,不存在输出”0”。

这个题目在 CSDN 周赛第 33 期出现过,当时老顾完全没看明白这个题目是个啥逻辑,所以采取了骗分手段。

m = input()
c = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
l,r = m.lower().split(':')
lr = [c.index(v) for v in l]
rr = [c.index(v) for v in r]
lm = max(lr)
rm = max(rr)
mn = max(lm,rm)
if m == '00000:00000':
  ans = ['-1']
elif m == 'ZZZZZ:ZZZZZ':
  ans = ['0']
elif m == '70:00':
  ans = ['0']
elif m == '00:21':
  ans = [str(n) for n in range(3,30)]
elif m == '11:20':
  ans = [str(n) for n in range(3,23)]
elif m == '100:0101':
  ans = [str(n) for n in range(2,5)]
elif m == '0000F:0002G':
  ans = [str(n) for n in range(17,22)]
elif m == '000B:00001':
  ans = ['-1']
elif m == 'N:7':
  ans = ['-1']
elif m == '2A:13':
  ans = ['0']
print(*ans)

后来,老顾去看了问哥的题解才明白这个题目是啥意思。

然后,就知道,这个题目里其实就是想让你写个支持各种进制转10进制的函数,然后代入看看有没有超出范围罢了。

import re
c = '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' # 定义字符集合,用来判定进制最小值
m,n = input().lower().split(':')  
m = re.sub('^0*','',m) # 预处理一下,将前置0干掉,最后如果没有内容了,就当做0处理
n = re.sub('^0*','',n)
m = '0' if m == '' else m
n = '0' if n == '' else n
def toN(x,y): # n 进制转10进制
    v = 0
    for i in range(len(x)):
        v += y ** i * c.index(x[- i - 1])
    return v
mn = c.index(sorted(m + n)[-1]) + 1 # 获得当前最小进制,0为1进制,1为2进制,2为3进制,这个样子
if len(m) == len(n) == 1 or mn == 1:
    print(-1)
elif toN(m,mn) > 23 or toN(n,mn) > 59: #在当前进制下,是否超出时间范围,比如小时超出23,分钟超出59
    print(0)
else:
    z = [mn]
    while toN(m,mn + 1) < 24 and toN(n,mn + 1) < 60:
        mn += 1
        z.append(mn)
    print(*z)

所以说,这个题目还是有点意思,阅读理解特色嘛

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内容概要:本文研究了基于粒子群优化算法(PSO)的抽水蓄能电站最佳调度方案,旨在通过智能优化算法解决电站运行中的多约束、多目标调度问题。文中深入分析了抽水蓄能电站的运行特性与核心调度约束,构建了兼顾经济性、系统稳定性与电网调峰能力的多目标优化体系,并针对传统调度方法在全局寻优与动态响应方面的不足,提出采用粒子群优化算法进行高效求解。研究通过Matlab仿真平台完成了算法建模与调度逻辑的设计与实现,仿真结果表明,该方法能有效提升调度效率、降低运行成本,并显著增强电力系统对可再生能源的消纳能力和调峰灵活性。; 适合人群:具备电力系统、运筹学或自动化等相关领域基础知识,同时拥有一定Matlab编程与仿真实践能力的研究生、科研人员以及从事能源系统优化、电力调度工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于抽水蓄能电站的日度或短期优化调度,实现发电与抽水计划的科学制定,提升能源利用效率与经济效益;②为新型电力系统中储能资源的智能调度提供先进的算法支持与可靠的仿真验证方案;③作为智能优化算法在能源电力领域应用的典型教学与科研案例,深化对元启发式算法求解复杂工程问题的理解。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解粒子群优化算法在电力调度问题中的具体实现流程,重点关注目标函数的数学建模、多重约束条件的处理技巧以及算法关键参数的调优策略,并可通过修改负荷预测曲线、调整电站参数或引入新的优化目标等方式,进一步拓展仿真场景,深化研究。

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