A1096. Consecutive Factors

本文介绍了一种算法,用于找出正整数N的最大连续因子序列,通过遍历从2到sqrt(N)的所有可能因子,找到使得N能被整除的最长连续因子序列,并输出该序列。文章还提供了代码实现细节及注意事项。

Among all the factors of a positive integer N, there may exist several consecutive numbers. For example, 630 can be factored as 3*5*6*7, where 5, 6, and 7 are the three consecutive numbers. Now given any positive N, you are supposed to find the maximum number of consecutive factors, and list the smallest sequence of the consecutive factors.

Input Specification:

Each input file contains one test case, which gives the integer N (1<N<231).

Output Specification:

For each test case, print in the first line the maximum number of consecutive factors. Then in the second line, print the smallest sequence of the consecutive factors in the format "factor[1]*factor[2]*...*factor[k]", where the factors are listed in increasing order, and 1 is NOT included.

Sample Input:

630

Sample Output:

3
5*6*7

 1 #include<cstdio>
 2 #include<iostream>
 3 #include<algorithm>
 4 #include<math.h>
 5 using namespace std;
 6 int main(){
 7     int N, sqr, maxLen = -1, index;
 8     long long P;
 9     scanf("%d", &N);
10     sqr = (int)sqrt(N * 1.0);
11     for(int i = 2; i <= sqr + 1; i++){
12         int j = i;
13         P = 1;
14         while(1){
15             P *= j;
16             if(P < 0)
17                 break;
18             if(N % P != 0)
19                 break;
20             if(j - i + 1 > maxLen){
21                 maxLen = j - i + 1;
22                 index = i;
23             }
24             j++;
25         }
26     }
27     if(maxLen != -1){
28         printf("%d\n", maxLen);
29         printf("%d", index++);
30     }else{
31         printf("%d\n%d", 1, N);
32     }
33     for(int i = 1; i < maxLen; i++){
34         printf("*%d", index++);
35     }
36     cin >> N;
37     return 0;
38 }
View Code

 

总结:

1、测试630的序列,应该是测试 630 / 3, 630 /(3 * 4), 630 / (3 * 4 * 5),而非测试630 / 3,630 / 4, 630 / 5。

2、 考虑到无解的可能,比如素数13, index 与maxlen没有进入循环,应单独输出。

3、有可能sqrt(N)后有误差,应该判断到 sqrt(N + 1)而非 sqrt(N)。

4、只要有累乘,就应该用long long,并且考虑到溢出为负的可能。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuqiwei-blog/p/8520149.html

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
Batch Scheduling There is a sequence of N jobs to be processed on one machine. The jobs are numbered from 1 to N, so that the sequence is 1,2,..., N. The sequence of jobs must be partitioned into one or more batches, where each batch consists of consecutive jobs in the sequence. The processing starts at time 0. The batches are handled one by one starting from the first batch as follows. If a batch b contains jobs with smaller numbers than batch c, then batch b is handled before batch c. The jobs in a batch are processed successively on the machine. Immediately after all the jobs in a batch are processed, the machine outputs the results of all the jobs in that batch. The output time of a job j is the time when the batch containing j finishes. A setup time S is needed to set up the machine for each batch. For each job i, we know its cost factor Fi and the time Ti required to process it. If a batch contains the jobs x, x+1,... , x+k, and starts at time t, then the output time of every job in that batch is t + S + (T x + T x+1 + ... + T x+k). Note that the machine outputs the results of all jobs in a batch at the same time. If the output time of job i is Oi, its cost is Oi * Fi. For example, assume that there are 5 jobs, the setup time S = 1, (T1, T2, T3, T4, T5) = (1, 3, 4, 2, 1), and (F1, F2, F3, F4, F5) = (3, 2, 3, 3, 4). If the jobs are partitioned into three batches {1, 2}, {3}, {4, 5}, then the output times (O1, O2, O3, O4, O5) = (5, 5, 10, 14, 14) and the costs of the jobs are (15, 10, 30, 42, 56), respectively. The total cost for a partitioning is the sum of the costs of all jobs. The total cost for the example partitioning above is 153. You are to write a program which, given the batch setup time and a sequence of jobs with their processing times and cost factors, computes the minimum possible total cost. Input Your program reads from standard input. The first line contains the number of jobs N, 1 <= N <= 10000. The second line contains the batch setup time S which is an integer, 0 <= S <= 50. The following N lines contain information about the jobs 1, 2,..., N in that order as follows. First on each of these lines is an integer Ti, 1 <= Ti <= 100, the processing time of the job. Following that, there is an integer Fi, 1 <= Fi <= 100, the cost factor of the job. Output Your program writes to standard output. The output contains one line, which contains one integer: the minimum possible total cost. Sample Input 5 1 1 3 3 2 4 3 2 3 1 4 Sample Output 153 题意:n个工作,编号为1到n,现在要把工作分成若干个连续但是不相交的区间。从第一个数所在的区间开始,依次完成每个区间的工作。假设某个区间包含的工作为(i到j),那么完成这个区间的工作要花的时间为(s+Ti+...Tj),s为启动时间一个常量,Ti为完成第i个工作要花的时间。设T为完成前i-1个工作所花的时间,那么完成这个区间的花费为(T+s+Ti+...Tj)*(Fi+...Fj)。求完成n个工作的最小花费。 思路:最开始用dp[i]表示1到i的最小花费,然而方程式化简出来后发现无法套到斜率优化里面%>_<%,最后发现其实dp[i]表示i到n就解决问题了( ⊙ o ⊙ )dp[i]=min(dp[j]+(s+sumt[i]-sumt[j])*sumf[i])(在i后面的所有人都会因为i造成花费,所以*sumf[i],而表示1到i时需要*(sum[i]-sum[j])就造成了展开后无法化简到斜率的形式o(>﹏<)o)然后按普通套路乘开化简,转成函数。O(∩_∩)O~~ #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstdlib> #include<queue> #include<vector> #include<cmath> #include<cstring> #include<deque> using namespace std; const int N=12000+10; int n,s,head,tail,sum[N],c[N],dp[N]; struct node{ int x,y,pos; node(){} node(int a,int b,int c){ x=a,y=b,pos=c; } node operator - (const node &a)const{ return node(x-a.x,y-a.y,0); } int operator * (const node &a)const{ return x*a.y-y*a.x; } }now,q[N<<2]; bool check(node a,node b,int c){ return (b.y-a.y)<c*(b.x-a.x); } int main(){ while(~scanf("%d%d",&n,&s)){ for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d%d",&sum[i],&c[i]); for(int i=n;i>=1;i--) sum[i]+=sum[i+1],c[i]+=c[i+1]; memset(dp,0,sizeof(dp)); head=tail=0; q[tail++]=node(0,0,n+1); for(int i=n;i>=1;i--){ while(head+1<tail&&check(q[head],q[head+1],c[i])) head++; dp[i]=dp[q[head].pos]+(s+sum[i]-sum[q[head].pos])*c[i]; now=node(sum[i],dp[i],i); while(head+1<tail&&(q[tail-1]-q[tail-2])*(now-q[tail-1])<=0) tail--; q[tail++]=now; } printf("%d\n",dp[1]); } }
08-07
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