CODEVS 3285 转圈游戏

本文介绍了一个游戏中的位置模拟算法,通过计算最小公倍数来确定循环节长度,并使用快速幂运算来模拟玩家经过多轮移动后的最终位置。适用于大规模数据处理。

题目描述 Description
n 个小伙伴(编号从 0 到 n-1)围坐一圈玩游戏。按照顺时针方向给 n 个位置编号,从0 到 n-1。最初,第 0 号小伙伴在第 0 号位置,第 1 号小伙伴在第 1 号位置,……,依此类推。
游戏规则如下:每一轮第 0 号位置上的小伙伴顺时针走到第 m 号位置,第 1 号位置小伙伴走到第 m+1 号位置,……,依此类推,第n - m号位置上的小伙伴走到第 0 号位置,第n-m+1 号位置上的小伙伴走到第 1 号位置,……,第 n-1 号位置上的小伙伴顺时针走到第m-1 号位置。
现在,一共进行了 10^k 轮,请问 x 号小伙伴最后走到了第几号位置。

输入描述 Input Description
输入共 1 行,包含 4 个整数 n、m、k、x,每两个整数之间用一个空格隔开。

输出描述 Output Description
输出共 1 行,包含 1 个整数,表示 10^k 轮后 x 号小伙伴所在的位置编号。

数据范围及提示 Data Size & Hint
对于 30%的数据,0 < k < 7;
对于 80%的数据,0 < k < 10^7;
对于 100%的数据,1 < n < 1,000,000,0 < m < n,1 <= x <=n,0 < k < 10^9。

23333只有我这种蒟蒻才会丢NOIP T1吧~

如果让他们一直转下去,总会转回自己原来的位置的,所以说在这里有一个循环节,我们可以通过求lcm(n,m)/m得到的是循环节的长度,因为lcm(n,m)/m必定是n的整数倍,并且lcm(n,m)/m的最大值不超过n。

然后我们就不用转10的k次方次了…求ksm(10,k)的时候去膜那个循环节,得到数的是转几次就能到转10^k后的位置。

然后就可以跑模拟辣。

#include<algorithm>
#include<cstdio>
using namespace std;
typedef long long ll; 
ll gcd(ll a,ll b)
{
    while(b!=0)
        a=a%b,swap(a,b);    
    return a;
}
ll lcm(ll x,ll y)
{
    return x*y/gcd(x,y);
}
ll n,m,k,x;
ll xhj;
ll ksm(ll x,ll y)
{
    if(y==0)    return 1;
    if(y==1)    return x%xhj;
    ll hah=ksm(x,y>>1);
    if(y&1)     return (((hah%xhj)*(hah%xhj))%xhj*(x%xhj));
    return ((hah%xhj)*(hah%xhj))%xhj;
}
int main()
{
    scanf("%lld%lld%lld%lld",&n,&m,&k,&x);
    xhj=lcm(n,m)/m;
    ll hah=ksm(10,k);
    for(ll i=1;i<=hah;i++)
        x+=m,x%=n;
    printf("%lld",x);       
}
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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