(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:本文聚焦于高维多阶段随机规划问题,深入研究了正则化分解方法与马尔可夫过程在刻画不确定性动态演化中的应用,并提供了完整的Python代码实现。通过引入正则化技术有效降低了高维随机优化问题的计算复杂度,结合马尔可夫链建模多阶段决策过程中的不确定性传播机制,提升了模型在复杂动态环境下的求解效率与鲁棒性。研究涵盖了问题建模、算法设计、数值求解及结果分析全过程,具有较强的理论深度与工程实践价值; 适合人群:具备一定运筹学、优化理论基础及Python编程能力,从事智能决策、人工智能、能源系统优化、金融工程等相关领域的科研人员、高校研究生以及工业界研发工程师; 使用场景及目标:①应用于电力系统调度、供应链管理、金融资产配置等存在多阶段不确定性的复杂决策场景;②掌握高维随机规划的建模思路与高效求解技术,深入理解正则化方法与马尔可夫过程在实际优化算法中的融合机制与实现路径; 阅读建议:建议结合提供的Python代码进行动手实践,重点关注算法实现细节、参数敏感性分析与收敛性验证,鼓励在不同应用场景中迁移和改进该方法,进一步探索其在分布鲁棒优化、动态规划等前沿方向的扩展潜力。

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