1177-循环序列 ZCMU

Description

有一个长度为2n的序列,编号为1,2,,…,n,n+1,…,2n-1,2n.经过一次变换后这个序列会变成n+1,1,n+2,2,n+3,3,n+4,4,…,2n,n.如果告诉你n,你能求出这个序列最少经过几次变换后才能变成原来的序列,若这个序列不是循环序列,既不能变成原来的序列那么输出-1.

Input

多组测试数据.每组数据的第一行包含一个正整数n(1<= n<=10000).

Output

对于每组测试数据输出最少需要经过几次变换或者-1.

Sample Input

20

1

解析

     首先先理解题意,举个例子,当n=2时,序列是 1 2 3 4,第一次变换后序列变为 3 1 4 2,第二次变换后序列变为 4 3 2 1,第三次变换后序列变为 2 4 1 3,第四次变换后序列变为 1 2 3 4。

     我们发现每次变换,其实就是序列前一半位置的数依次插入后一半位置数的后面,像第一次变换,1插到3后面,2插到4后面。鉴于这个规律,我们可以按1的位置变换找出1位置变换的规律,设p为1当前位置,p=2*p%(2*n+1);

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int n,p,c;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        p=2%(2*n+1);
        c=1;
        while(p!=1)
        {
            p=p*2%(2*n+1);
            c++;
        }
        printf("%d\n",c);
    }
    return 0;
}

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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