hdu 5752 Sqrt Bo

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)
Total Submission(s): 5    Accepted Submission(s): 5


Problem Description
Let's define the function .

Bo wanted to know the minimum number which satisfies .

note:

It is a pity that Bo can only use 1 unit of time to calculate this function each time.

And Bo is impatient, he cannot stand waiting for longer than 5 units of time.

So Bo wants to know if he can solve this problem in 5 units of time.
 

Input
This problem has multi test cases(no more than ).

Each test case contains a non-negative integer .
 

Output
For each test case print a integer - the answer or a string "TAT" - Bo can't solve this problem.
 

Sample Input
233233333333333333333333333333333333333333333333333333333333
 

Sample Output
3  TAT

一开始我也没发现规律...还以为要用高精度平方来做,但实际上是思维题,因为我们只需要找到开五次方等于1最大的数就可以了,sqrt2=1,sqrt3=1,sqrt4=2,sqrt15=2,sqrt16=3,所以sqrt(2^32)=6,而sqrt(2^32-1)=5,这恰好就是它的最大的数,因此,只需要判断给出的n是否大于等于sqrt(2^32)就可以了,如果大于等于,那么直接输出TAT,如果不是,那么还需要判断n!=0,因为sqrt(0)!=1,然后直接对n操作就可以了

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
int a[5009];
long long num=4294967296-1;
int main()
{
    char s[109];
    long long n,i;
    while(~scanf("%s",s))
    {
        n=strlen(s);
        if(n>10||s[0]=='0')
        {
            printf("TAT\n");
        }
        else
        {
            long long sum=0;
            int count=0;
            for(i=0;i<=n-1;i++)
            {
                sum=sum*10+s[i]-'0';
            }
            if(sum>num)
            {
                printf("TAT\n");
                continue;
            }
            while(sum!=1)
            {
                sum=(long long )sqrt(sum);
                count++;
            }
            printf("%d\n",count);
        }
    }
}

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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