LIGHT OJ 1136 - Division by 3【找规律】

1136 - Division by 3

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There is sequence 1, 12, 123, 1234, ..., 12345678910, ... . Now you are given two integers A and B, you have to find the number of integers from Ath number to Bth (inclusive) number, which are divisible by 3.

For example, let A = 3. B = 5. So, the numbers in the sequence are, 123, 1234, 12345. And 123, 12345 are divisible by 3. So, the result is 2.

Input

Input starts with an integer T (≤ 10000), denoting the number of test cases.

Each case contains two integers A and B (1 ≤ A ≤ B < 231) in a line.

Output

For each case, print the case number and the total numbers in the sequence between Ath and Bth which are divisible by 3.

Sample Input

Output for Sample Input

2

3 5

10 110

Case 1: 2

Case 2: 67

  


题意:给出数列如上,求(a,b]区间内能被3整除的项的个数(注意左开右闭);

思路:一个数能被三整除,那么这个数所有数字之和能被3整除,但是貌似在这没用,他给的数列相邻的两项数字和的关系不好找,还是一项一项找规律,3的剩余类为0、1、2,设n%3=0,那么(n+1)%3=1,(n+2)%3=2,设A(n-1)%3=0——>An%3=0,A(n+1)%3=An%3+(n+1)%3=1,A(n+2)%3=A(n+1)%3+(n+2)%3=0,所以对3的余数为010,首项余数是1,那么各项对3的余数为100 100 100.... (其实从第一个算几个数很快就可以发现);

失误:一看题数太大不能打表,连n的速度都不行,只能找到规律,开始一直想将所有数加起来判断,最后虽然发现了规律,但是时间太长了,不如直接算几项,会快很多,一直从理论的方面入手太慢;(后遇到特别大的数,n的复杂度不支持的就推几项试试,反正又花不了多少时间万一找到就节省了大量的;理论推导时间,如果找不到那么就再从理论的方向思考,记住逆向思考主要是换方向,如果还找不到可以先放一放因为这个规律应该很难找)!!!


AC代码:

#include<cstdio>

int main()
{
	int T,a,b,Kase=0;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
	     scanf("%d %d",&a,&b);
	     int ans1=(a-1)/3*2;
	     int ans2=b/3*2;
	     if((a-1)%3==2)
	     {
	     	++ans1;
		 }
		 if(b%3==2) ++ans2;
		 printf("Case %d: %d\n",++Kase,ans2-ans1);
	}
	return 0;
}



### 关于SWUST OJ上的机器人收集硬币问题的解决方案 在解决SWUST OJ上的“机器人收集硬币”问题时,需要考虑动态规划和路径优化的相关算法。这类问题通常可以归类为二维平面上的路径规划问题,其中目标是到一条从起点到终点的路径,使得收集的硬币数量最大化[^1]。 #### 动态规划方法 动态规划是一种有效的解决此类问题的方法。通过定义状态`dp[i][j]`表示到达位置`(i, j)`时能够收集到的最大硬币数,可以递推地计算出最终解。转移方程如下: ```python if grid[i][j] == 1: # 如果当前位置有硬币 dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) ``` 其中,`grid[i][j]`表示位置`(i, j)`是否有硬币,`dp[i][j]`表示到达该位置时最多能收集的硬币数。边界条件需要特别注意,例如当`i=0`或`j=0`时,只能从上方或左方移动过来[^2]。 #### 贪心算法的局限性 尽管贪心算法可能在某些简单情况下有效,但对于更复杂的地图布局,它往往无法保证全局最优解。这是因为贪心算法只关注局部最优解,而动态规划则通过递推关系确保了全局最优解的计算[^3]。 #### 示例代码 以下是一个简单的Python实现示例,用于求解机器人收集硬币问题: ```python def max_coins(grid): if not grid or not grid[0]: return 0 m, n = len(grid), len(grid[0]) dp = [[0]*n for _ in range(m)] for i in range(m): for j in range(n): if grid[i][j] == 1: # 当前位置有硬币 if i > 0 and j > 0: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1 elif i > 0: dp[i][j] = dp[i-1][j] + 1 elif j > 0: dp[i][j] = dp[i][j-1] + 1 else: dp[i][j] = 1 else: if i > 0 and j > 0: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) elif i > 0: dp[i][j] = dp[i-1][j] elif j > 0: dp[i][j] = dp[i][j-1] return dp[m-1][n-1] # 示例输入 grid = [ [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 1, 1, 1] ] print(max_coins(grid)) # 输出最大硬币数 ``` 上述代码中,`grid`是一个二维数组,表示地图上每个位置是否有硬币。通过动态规划计算出从左上角到右下角的最大硬币数。 ### 注意事项 在实际实现过程中,还需要注意输入数据的边界条件以及性能优化。如果地图规模较大,可以考虑使用滚动数组来减少空间复杂度[^4]。
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