Trailing Zeroes (III)

本文介绍了一种算法,用于找到最小的正整数n,使得n!的末尾恰好有Q个0。通过计算阶乘中5的因子数量来确定尾零的数量,并采用二分查找法快速定位符合条件的最小n值。

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题目大意:

找最小的n使得n!尾部的0的数量为Q。

解题思路:

末尾0的个数就是指这个数总共有几个10因子,而10又能表示成2和5的乘积。假设m=n!,那么m中2的因子个数肯定大于5的因子个数,所以m中5的因子个数即是所要求结果,显然n除以5可得到1~n中包含有一个因子5的个数,但是,1~n中有的数可以被5整除好几次,所以必须将这个数再除以5,得到1~n中包含有两个因子5的个数,依次循环进行累加即可得到全部5的因子个数;
然后利用二分确定下界即可,注意二分的区间要开大一些。
代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<fstream>
#include<set>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<string>
#include<map>
#include<vector>
#include<iomanip>
#include<cstdlib>
#include<list>
#include<queue>
#include<stack>
#include<algorithm>
#define inf 0x3f3f3f3f
#define MOD 1000000007
#define mem0(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define mem1(a) memset(a,-1,sizeof(a))
#define meminf(a) memset(a,inf,sizeof(a))
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
using namespace std;
int zerofind(int n)//查找n!有多少个5因子
{
  int ans = 0;
  while(n)
  {
    ans+=n/5;
    n/=5;
  }
  return ans;
}
int solve(int l,int r,int n)//二分找最小的n
{
  while(l<r)
  {
    int mid=(l+r)/2;
    if(zerofind(mid)>=n)r=mid;
    else l=mid+1;
  }
  return l;
}
int main()
{
  std::ios::sync_with_stdio(false);
  cin.tie(0);
//  freopen("test.txt","r",stdin);
//  freopen("output.txt","w",stdout);
 int t,cas=1;
 cin>>t;
 while(t--)
 {
   int n;
   cin>>n;
   int result=solve(0,1e9,n);//在1-1e9范围内查找
   cout<<"Case "<<cas++<<": ";
   if(zerofind(result)!=n)
   cout<<"impossible"<<endl;
   else cout<<result<<endl;
 }

}
内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
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