51Nod 1009 数字1的数量

本文介绍了一种计算从1到N范围内数字1出现总次数的方法,通过数学规律和数位DP两种途径实现了问题的解决,并提供了清晰的代码示例。

1009 数字1的数量

基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 5 难度:1级算法题 收藏 关注
给定一个十进制正整数N,写下从1开始,到N的所有正数,计算出其中出现所有1
的个数。
例如:n = 12,包含了5个1。1,10,12共包含3个1,11包含2个1,总共5个1。
Input
输入N(1 <= N <= 10^9)
Output
输出包含1的个数
Input示例
12
Output示例
5

思路:

这道题可以用dp写,也可以直接找规律按照数学得方式写。
我感觉dp反而复杂化了,所以用了数学,代码清秀。
规律:每一位出现1的总个数跟自己数值和更高位的数和更低位的数字有关。

  1. 如果第i位数字是0,那么第i位出现1的次数为(高位)*10^i
  2. 如果第i位数字是1,那么第i位出现1的次数为(高位)*10^i + 低位数字+1
  3. 如果第i位数字是大于1,那么第i位出现1的次数为(高位+1)*10^i
#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

long long n,cnt,i;

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);

    cin>>n;
    i = 1;
    cnt = 0;
    while(n >= i) {
        cnt += n/(i*10)*i;
        long long temp = n/i%10;
        if(temp > 1) {
            cnt += i;
        }
        else if(temp == 1) {
            cnt += n%i+1;
        }
        i *= 10;
    }
    cout<<cnt<<endl;

    return 0;
}

数位DP写法

dp[i]表示1~10^i - 1范围内的1的个数
那么我们想算出1~n的数字,该怎么算出?
换句话说怎么用dp推出结果?
从低位还是从高位推?如果不知道的话手动模拟一下,我们在算的时候某一位的数字
需要比它低位的数字结果,那么需要从低位向上推。
当某一位数字digit大于1其结果是ans += 10的len-1次方+dp[len-1]*digit前者是当
此位为1的情况,后者是每一个数字小于等于digit都有低位dp[len-1]个满足1的情
况。
当等于1的时候tail + dp[len-1] + 1前者是去掉高位的数字后者是此位为1的情况。

最开始我一直在想为什么没有等于0的情况原因是会算重复,因为其低位已经算过了。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <math.h>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

typedef long long LL;

LL n,m;
LL dp[20];

void init()
{
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(int i = 1;i < 20; i++) {
        dp[i] = dp[i-1]*10 + pow(10,i-1);
    }
}

LL solve(LL x)
{
    LL ans = 0;
    LL tail = 0;
    LL tenn = 1;
    int digit = 0;
    int len = 0;

    while(x) {
        digit = x%10;
        x /= 10;
        len++;
        if(digit > 1) {
            ans += tenn + digit*dp[len-1];
        }
        else if(digit == 1) {
            ans += tail + dp[len-1] + 1;
        }
        tail = tail + digit*tenn;
        tenn *= 10;
    }
    return ans;
}

int main()
{
    //freopen("in.txt","r",stdin);

    init();
    scanf("%I64d",&n);
    printf("%I64d\n",solve(n));
    return 0;
}
题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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