1001. 害死人不偿命的(3n+1)猜想 (15)

本文探讨了卡拉兹猜想,并提供了一个简单的程序来计算对于任意不超过1000的正整数n,需要多少步操作才能使n变为1。通过不断进行偶数除以2或奇数(3n+1)除以2的操作,直到n等于1。

卡拉兹(Callatz)猜想:

对任何一个自然数n,如果它是偶数,那么把它砍掉一半;如果它是奇数,那么把(3n+1)砍掉一半。这样一直反复砍下去,最后一定在某一步得到n=1。卡拉兹在1950年的世界数学家大会上公布了这个猜想,传说当时耶鲁大学师生齐动员,拼命想证明这个貌似很傻很天真的命题,结果闹得学生们无心学业,一心只证(3n+1),以至于有人说这是一个阴谋,卡拉兹是在蓄意延缓美国数学界教学与科研的进展……

我们今天的题目不是证明卡拉兹猜想,而是对给定的任一不超过1000的正整数n,简单地数一下,需要多少步(砍几下)才能得到n=1?

输入格式:每个测试输入包含1个测试用例,即给出自然数n的值。

输出格式:输出从n计算到1需要的步数。

输入样例:
3
输出样例:

5

分析:本题没什么技巧点,这里直接给出代码:

#include "stdio.h"
int main()
{
	int n,i=0;
	scanf("%d",&n);
		while(n!=1)
		{
		if(n%2==0)
		{
			n=n/2;
			i++;
		}
		else 
		{
			n=(3*n+1)/2;
			i++;
		}
	}
	printf("%d\n",i);
	return 0;
}


Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议,并观察这些议随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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