51nod 最长的循环节

1035 最长的循环节

  1. 1 秒
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  3. 131,072 KB
  4.  
  5. 20 分
  6.  
  7. 3 级题

正整数k的倒数1/k,写为10进制的小数如果为无限循环小数,则存在一个循环节,求<=n的数中,倒数循环节长度最长的那个数,假如存在多个最优的答案,输出所有答案中最大的那个数。

 

1/6= 0.1(6) 循环节长度为1

1/7= 0.(142857) 循环节长度为6

1/9= 0.(1)  循环节长度为1

 收起

输入

输入n(10 <= n <= 1000)

输出

输出<=n的数中倒数循环节长度最长的那个数

输入样例

10

输出样例

7

网上的神仙数论解法看不懂,菜逼只会暴力模拟,

模拟除法,当余数再次出现的时候,则发现循环节

可以用数组下标记录,也可以用map记录当前余数的出现位置,数据大的时候还是map香


#include <iostream>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <stack>
#include <vector>
#include <set>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstdio>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ld;
typedef unsigned long long ull;
typedef __int128 bll;
const ll maxn = 1e6+100;
const ll mod = 1e9+7;
const ld pi = acos(-1.0);
const ll inf = 1e18;
const ld eps = 1e-5;
const ld e = exp(1);

ld n;
ll sm[1005];
ll ma,ans = 1;

ll getlen(ll x)
{
	ll len = 0,fz = 1;
	memset(sm,0,sizeof(sm));
	while(fz)
	{
		fz *= 10;
		fz %= x;
		
		if(sm[ fz ] != 0)
		{
			return len;
		}
		
		sm[ fz ]++;
		len++;
	}
	
	
	return 0;
	
}

int main()
{	
    ios::sync_with_stdio(false);
    //cin.tie(0),cout.tie(0);
	
	
	
	cin >> n;
	
	ma = 0;
	for(ld i = 2; i <= n; i++)
	{
		ll t = getlen(i);
		if(t > ma)
		{
			ma = t;
			ans = i;
		}
	}	
	
	cout << ans << endl;
	
	return 0;
}

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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