LibreOJ2044 - 「CQOI2016」手机号码

本文介绍了一种使用数位DP算法解决手机号筛选问题的方法,旨在找出指定范围内满足特定条件的十一位数:至少包含三个连续相同的数字,且不同时包含4和8。通过详细解释状态定义、状态转移和代码实现,展示了算法的高效性和准确性。

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Description

给出两个十一位数\(L,R\),求\([L,R]\)内所有满足以下两个条件的数的个数。

  • 出现至少\(3\)个相邻的相同数字;
  • 不能同时出现\(4\)\(8\)

Solution

数位DP。
首先将问题转换成\(solve(R)-solve(L)\)的形式,这样只需要求不超过\(n\)的满足条件的数的个数。
定义\(dp[k][x][f_1][f_2][f_3][f_4]\),其中\(k\)表示位数,\(x\)表示尾数,\(f_1\)表示第\(k\)位与第\(k-1\)位是否相同,\(f_2\)表示是否出现过三连,\(f_3\)表示\(4,8\)的出现情况(\(00,01,10,11\)),\(f_4\)表示是否在第\(k\)达到上限。
考虑第\(k+1\)位的每种取值\(i\)。若\(i=x\),则\(f_1=1\);若已有三连或原\(f_1=1\)\(i=x\),则\(f_2=1\);若\(i\)等于\(4\)\(8\),改变\(f_3\);若在第\(k\)位就达到上限且\(i\)等于n的第\(k+1\)位,则\(f_4=1\)
用队列进行转移或循环每一维即可解决。

时间复杂度\(O(11×10×2×2×4×2\cdot10)\)

Code

//「CQOI2016」手机号码
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <queue>
typedef long long lint;
struct state
{
    int k,x,f1,f2,f3,f4;
    state(int _k,int _x,int _f1,int _f2,int _f3,int _f4) {k=_k,x=_x,f1=_f1,f2=_f2,f3=_f3,f4=_f4;}
};
const int LEN=11;
lint dp[12][10][2][2][4][2];
std::queue<state> Q;
int is48(int x) {return (x==8)<<1|(x==4);}
lint solve(lint n)
{
    memset(dp,0,sizeof dp);
    int v[12];
    for(lint i=LEN,t=n;i>=1;i--,t/=10) v[i]=t%10;
    for(int i=1;i<=v[1];i++)
    {
        int f3=is48(i),f4=(i==v[1]);
        dp[1][i][0][0][f3][f4]=1;
        Q.push(state(1,i,0,0,f3,f4));
    }
    while(!Q.empty())
    {
        state s=Q.front(); Q.pop();
        int k=s.k,x=s.x,f1=s.f1,f2=s.f2,f3=s.f3,f4=s.f4,val=dp[k][x][f1][f2][f3][f4];
        if(k==LEN) continue;
        int t=f4?v[k+1]:9;
        for(int i=0;i<=t;i++)
        {
            int _f1=(i==x),_f2=f2||f1&&(i==x),_f3=f3|is48(i),_f4=f4&&i==t;
            lint &r=dp[k+1][i][_f1][_f2][_f3][_f4];
            if(!r) Q.push(state(k+1,i,_f1,_f2,_f3,_f4));
            r+=val;
        }
    }
    lint r=0;
    for(int i=0;i<=9;i++)
        for(int _f1=0;_f1<=1;_f1++)
            for(int _f3=0;_f3<=2;_f3++)
                r+=dp[LEN][i][_f1][1][_f3][0]+dp[LEN][i][_f1][1][_f3][1];
    return r;
}
int main()
{
    lint L,R;
    scanf("%lld%lld",&L,&R);
    if(L==(lint)1e10) printf("%lld\n",solve(R)-solve(L)+1);
    else printf("%lld\n",solve(R)-solve(L-1));
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/VisJiao/p/LOJ2044.html

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 StudentInfo 基于SSM的学生信息管理系统(选课) 已停更 项目简介: 由SpringMVC+MyBatis为主要框架,mysql8.0配置主从复制实现读写分离,主机丛机分别为腾讯云的服务器,而项目部署在阿里云上。 前端主要由bootstrap完成,背景用particles.js插件。 数据库交互查询用到pagehelper分页。 在添加修改相关功能时通过ajax来验证其主键是否存在可用。 代码层次清晰,输入框约束较高,已配置登录拦截。 一、应用技术 #### 工具:eclipse、navicat 环境:JDK1.8、tomcat9.0、mysql8.0 前端:JavaScript、jQuery、bootstrap4、particles.js 后端:maven、SpringMVC、MyBatis、ajax、mysql读写分离、mybatis分页 二、功能 #### 这是在上个springmvc选课系统的基础上进行修改完善的,目前功能基本相同,修复诸多bug,上个系统中有详细介绍:B/S基于springMVC的网上选课系统 主要功能模块图: 新增: 增加分页查询 输入框约束 学号、身份证、课程编号、教师编号只能输入数字,并且有最大输入限制,其中学号固定12位,若小于12位将会有提示。 姓名只能输入中文。 几乎所有输入框不能输入空格等约束 下拉框联动 添加、修改课程采用二级联动,即所属系别——所属专业; 添加、修改学生采用三级联动,即系别——专业——班级。 (三级联动代码有些复杂,因为JavaScript学的不好=-=)。 ajax+springmvc验证 用于验证学号、课程编号、教师...
【虚拟同步机控制建模】三相虚拟同步发电机双环控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要围绕“三相虚拟同步发电机双环控制”的Simulink仿真实现展开,属于虚拟同步机控制建模领域。文中介绍了利用Simulink搭建三相虚拟同步发电机的双环控制系统(通常包括电压外环和电流内环),通过仿真验证其在并网运行中的动态响应、稳定性及控制精度。该模型借鉴了传统同步发电机的运行特性,赋予逆变器类似惯性和阻尼的响应能力,提升分布式电源在电网中的支撑作用。同时,文档还提及了与之相关的多种电力系统仿真技术与研究方向,如虚拟同步控制、下垂控制、微电网优化调度等,体现了其在现代电力电子与智能电网背景下的重要应用价值。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网控制、虚拟同步机等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握虚拟同步发电机的基本工作原理与控制策略;②学习并构建三相虚拟同步发电机的双环控制Simulink模型;③开展并网性能仿真分析,如动态响应、抗扰能力、功率调节等;④为后续研究虚拟同步机的参数优化、惯量阻尼自适应控制等高级控制策略提供仿真平台。; 阅读建议:建议读者结合电力系统基
LibreOJ Problem 6230,标题为“symmetry”,是一道与几何对称性相关的编程问题。问题的大意是:给定一个二维平面上的点集,要求找到一条直线,使得该直线是对所有点对称的唯一对称轴。如果存在这样的直线,则输出“YES”,否则输出“NO”。 ### 问题解析 该问题的核心在于如何判断一组点是否具有唯一的对称轴。如果存在一条直线,使得所有点关于这条直线对称,则称这组点具有轴对称性。要解决这个问题,需要考虑以下几点: 1. **对称性的定义**: - 如果一组点关于某条直线对称,则每一点在这条直线上的镜像点也必须存在于点集中。 - 由于对称轴是唯一的,因此必须排除其他可能的对称轴。 2. **数据规模**: - 点的数量可以达到 $10^5$,因此需要一个时间复杂度较低的算法。 - 需要高效的查找和匹配机制,例如使用哈希集合来存储点及其镜像。 3. **算法思路**: - 首先,假设某条直线为对称轴,计算所有点关于该直线的镜像点。 - 检查所有镜像点是否存在于原始点集中。 - 如果所有点的镜像点都存在,则该直线是对称轴。 - 由于对称轴可能是唯一的,需要尝试不同的候选直线并验证其唯一性。 ### 实现方法 以下是一个可能的实现方案: 1. **点的表示**: - 使用元组 $(x, y)$ 表示每个点。 - 使用集合或哈希表存储所有点,以便快速查找。 2. **对称轴的候选**: - 对于两个点 $p_1 = (x_1, y_1)$ 和 $p_2 = (x_2, y_2)$,它们的垂直平分线可以作为对称轴的候选。 - 垂直平分线的方程为 $x = \frac{x_1 + x_2}{2}$(如果对称轴是垂直方向)或 $y = \frac{y_1 + y_2}{2}$(如果对称轴是水平方向)。 3. **验证对称性**: - 对于每一个候选对称轴,计算所有点的镜像点。 - 检查这些镜像点是否全部存在于原始点集中。 ### 示例代码 以下是一个简化的 Python 实现示例: ```python def is_symmetric(points): point_set = set(points) n = len(points) # Check symmetry about vertical line x = a if n == 0: return True for i in range(n): for j in range(i+1, n): x1, y1 = points[i] x2, y2 = points[j] a = (x1 + x2) / 2 valid = True for (x, y) in points: mirror_x = 2 * a - x if (mirror_x, y) not in point_set: valid = False break if valid: return True # Check symmetry about horizontal line y = b for i in range(n): for j in range(i+1, n): x1, y1 = points[i] x2, y2 = points[j] b = (y1 + y2) / 2 valid = True for (x, y) in points: mirror_y = 2 * b - y if (x, mirror_y) not in point_set: valid = False break if valid: return True return False # Example usage points = [(1, 1), (2, 2), (3, 3), (2, 0)] print("Is symmetric?", is_symmetric(points)) ``` ### 复杂度分析 - 时间复杂度:最坏情况下为 $O(n^2)$,因为需要尝试所有点对的组合。 - 空间复杂度:$O(n)$,用于存储点集和镜像点。 ### 注意事项 - 对于大规模数据,可以优化算法,例如只选择部分点对作为候选对称轴。 - 需要处理浮点数精度问题,可以使用四舍五入或误差容忍范围。
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