2.Trailing Zeros-尾部的零(容易题)

本文介绍了一种高效计算n阶乘尾部零个数的算法,并提供了具体实现代码。该算法通过迭代地除以5来计算尾部零的数量,实现了O(logN)的时间复杂度。

尾部的零

  1. 题目

    设计一个算法,计算出n阶乘中尾部零的个数

  2. 样例

    11! = 39916800,因此应该返回 2

  3. 挑战

    O(logN)的时间复杂度

  4. 题解

    先把n除以5获取可以被5整除个数,然后再次除以5获取可以再次被5整除的个数,如此迭代处理直至没有可以被5整除的数。
    如11/5 = 2,再将2/5=0,2+0=2即时答案。

class Solution {
    /*
     * param n: As desciption
     * return: An integer, denote the number of trailing zeros in n!
     */
    public long trailingZeros(long n) {
        long sum = 0;
        while (n != 0) 
        {
            sum += n / 5;
            n /= 5;
        }

        return sum;
    }
};

Last Update 2016.8.12

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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