FZU 2125 简单的等式 枚举解方程式

本文介绍了一个简单的等式问题2125,给出了一种通过枚举求解的方法。对于给定的n和m,文章提供了一段C语言代码来找出满足等式的最小正整数x。

Problem 2125 简单的等式

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 Problem Description

现在有一个等式如下:x^2+s(x,m)x-n=0。其中s(x,m)表示把x写成m进制时,每个位数相加的和。现在,在给定n,m的情况下,求出满足等式的最小的正整数x。如果不存在,请输出-1。

 Input

有T组测试数据。以下有T(T<=100)行,每行代表一组测试数据。每个测试数据有n(1<=n<=10^18),m(2<=m<=16)。

 Output

输出T行,有1个数字,满足等式的最小的正整数x。如果不存在,请输出-1。

 Sample Input

44 10110 1015 2432 13

 Sample Output

-110318

 Source

福州大学第十届程序设计竞赛


从小到大枚举s(x,m),然后根据解二次方程的公式,x=(-b+-sqrt(b^2-4*a*c))/2,分别求出x的值,然后观察x是否满足 x^2+s(x,m)x-n=0这个等式,如果满足,则输出x的值,因为告诉你了n和m的范围n(1<=n<=10^18),m(2<=m<=16)。所以最多枚举到200就可以了,另外福州大学用lld是WA,I64d则过。

#include<stdio.h>
#include<math.h>
long long s(long long n,long long m)
{
    long long ans=0;
    while(n)
    {
        ans+=n%m;
        n/=m;
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        long long m,n,x;
        int flag=0;
        scanf("%I64d%I64d",&n,&m);
        for(int i=1;i<=200;i++)
        {
            x=(long long)(sqrt(i*i+4*n)/2-i/2);
            if(x*x+x*s(x,m)-n==0)
            {
                flag=1;
                break;
            }
        }
        printf("%I64d\n",flag?x:-1);
    }
    return 0;
}


六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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