XDOJ-完全平方数-49

来源:

西安电子科技大学XDOJ在线C语言编程练习题49

问题描述:

若一个整数n能表示成某个整数m的平方的形式,则称这个数为完全平方数。写一个程序判断输入的整数是不是完全平方数。

思路:

简单的循环加判断;

代码实现:

#include<stdio.h>
#include<math.h>
int main(){
    int n;
    scanf("%d",&n);
    double m=sqrt(n);
    if (m==(int)m)
    {
        printf("%.0f",m);
    }else{
        printf("no");
    }
    return 0;
}

### 关于XDOJ 716 背包问题的解题思路 #### 动态规划的应用背景 背包问题是典型的组合优化问题之一,在计算机科学领域内被广泛研究。该类问题通常涉及给定一组物品,每件物品具有一定的重量和价值,在不超过总承重的前提下最大化所选物品的价值之和。 #### XDOJ 716题目特点概述 对于特定编号为716的背包问题实例而言,其核心在于综合运用多种类型的背包模型来解决问题。这类复杂度较高的题目往往融合了基础版本中的不同变体特性,比如01背包、完全背包以及多重背包等概念[^1]。 #### 解决方案设计原则 针对此类综合性较强的背包挑战,建议采用分阶段处理的方式逐步构建解决方案: - **状态定义** 定义`dp[i][j]`表示从前i个物品中挑选若干放入容量恰好等于j的最大价值。 - **转移方程推导** 对于每一个新加入考虑范围内的项目k来说,依据其属性(单次/无限次数可用),更新当前状态下最优解的可能性: - 若属于一次性使用的物件,则遵循标准01背包模式; - 如果允许重复选取相同种类的商品,则按照完全背包逻辑操作;而对于有限制数量的情况则需额外记录剩余可取数目并据此调整计算流程[^2]。 ```cpp // C++ Code Example for Mixed Knapsack Problem #include <iostream> using namespace std; const int N = 1e3 + 5; int n, m; // number of items and knapsack capacity respectively. struct Item { int w, v, s; } item[N]; long long f[N]; void ZeroOnePack(int cost, int weight){ for (int i=m;i>=cost;i--) f[i]=max(f[i],f[i-cost]+weight); } void CompletePack(int cost,int value){ for(int i=cost;i<=m;++i) f[i]=max(f[i],f[i-cost]+value); } void MultiplePack(int cost,int value,int amount){ if(cost*amount >= m){CompletePack(cost,value);}else{ for(int k=1;k<amount;){ ZeroOnePack(k*cost,k*value); amount-=k; k<<=1; } ZeroOnePack(amount*cost,amount*value); } } ```
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