牛客-k进制

作者在尝试解决一道编程题时遇到困难,尽管测试样例通过,但在实际提交时出现错误和超时。作者已经检查了各个函数,但问题依然存在。题目涉及到进制转换和位数排列,作者希望有经验的大佬能帮助找出问题,并分享了部分代码供同样使用C语言的读者参考。

说实话,这道题真的让我很挫败。

写了一个多小时,好不容易测试样例都过了结果提交之后就对了2个,其他都是错误跟超时。

早上又花了4个小时,把每个函数都单独测了一遍,都没啥问题,但是还是不行。

想看题解也都是用C++写的,很奔溃。

虽然没过,但是这个题用到的知识点挺不错的,涉及了进制转换,位数排列。

只学了C的小伙伴也可以参考一下(仅供参考),以后有机会再看看怎么该(累了)。也希望能有大佬帮我看看问题出在哪里。

 

上代码

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int jinzhi(int k, int n)
{
    int sum = 0;
    int i = 0;

    int jg = 0;
    for (; n > 0; n /= 10)
    {
        sum += n % 10;
    }
    for (i = 1; sum > 0; i *= 10)
    {
        jg = jg + (sum % k * i);
        sum /= k;
    }
    // printf("   %d   ",jg);
    return jg;
}


int zuheshu(int k, int* num, int n, int b)
{
    int tmp = 0;//组合结果数
    int cnt = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        tmp = 0;
        for (int j = i; j < n; j++)
        {

            int tmp2 = 0;//化简结果数
            int tmp_ws = num[j], ws;//判断输入数组的位数
            for (ws = 1; tmp_ws > 0; ws *= 10)
            {
                tmp_ws /= 10;
            }
            tmp *= ws;

            tmp += num[j];
            tmp2 = tmp;
            while (tmp2 > k)
            {
                tmp2 = jinzhi(k, tmp2);
            }
            if (tmp2 == b)
            {
                cnt++;
                //    printf("幸福数:%d\n",tmp);
            }
            //tmp *= 10;//这里有点问题!!!若K的值是大于10则不成立
        }
    }
    return cnt;
}

int main()
{
    int k, b, n;
    int* num;
    int j;
    scanf("%d %d %d", &k, &b, &n);
    num = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        scanf("%d", &num[i]);
    }
    j = zuheshu(k, num, n, b);


    printf("%d", j);

    return 0;
}

### dd 对二进制的兴趣及相关讨论 上的用户 dd 表现出对二进制的浓厚兴趣,尤其是在涉及二进制表示及其应用方面。具体来说,在某道题目中提到,dd 最近特别关注二进制,并提出了关于两个正整数 \(x\) 和 \(y\) 的匹配条件的概念[^1]。该条件基于两者的二进制非前导零部分的最大连续重合是否大于等于某个阈值 \(k\)。 #### 题目背景与核心概念 在这类问题中,\(x\) 和 \(y\) 被视为匹配的前提是它们的二进制形式存在一段长度至少为 \(k\) 的连续相同子序列。例如,字 175 和 472 的二进制分别为 `10101111` 和 `111011000`,其最大连续重合部分为 `(1011)`,对应的重合为 4。这种定义不仅体现了对二进制结构的关注,还引入了一个化约束——即通过调整 \(k\) 来控制匹配的标准严格程度。 为了计算满足特定条件的匹配量,通常需要遍历所有可能的 \((x, y)\) 组合(其中 \(1 \leq x < y \leq n\))。这一过程可以通过枚举或优化算法完成,而具体的实现方式则取决于编程语言的选择以及性能需。 以下是 Python 实现的一个示例: ```python def count_matching_pairs(n, k): def get_binary_overlap(a, b): bin_a = bin(a)[2:] # 获取 a 的二进制表示 bin_b = bin(b)[2:] # 获取 b 的二进制表示 max_overlap = 0 len_a, len_b = len(bin_a), len(bin_b) for i in range(len_a): for j in range(len_b): overlap_len = 0 while (i + overlap_len < len_a and j + overlap_len < len_b and bin_a[i + overlap_len] == bin_b[j + overlap_len]): overlap_len += 1 if overlap_len >= k: return True return False matching_count = 0 for x in range(1, n + 1): for y in range(x + 1, n + 1): if get_binary_overlap(x, y): matching_count += 1 return matching_count # 测试用例 print(count_matching_pairs(10, 2)) # 输出符合条件的匹配对目 ``` 此代码片段实现了基本逻辑:逐一检查每一对 \((x, y)\),并利用嵌套循环寻找两者之间是否存在长度不少于 \(k\) 的公共子序列。尽管这种方法直观易懂,但在较大范围下可能会面临效率瓶颈。 --- #### 进一步探讨 除了上述直接方法外,还可以考虑其他技术手段提升处理速度。例如预处理所有值的二进制表达式、构建字典记录常见模式等策略均有助于减少冗余运算量。此外,某些高级数据结构如后缀自动机也可能适用于更复杂的场景分析之中。 ---
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