HDU 1058 Humble Numbers

A number whose only prime factors are 2,3,5 or 7 is called a humble number. The sequence 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16, 18, 20, 21, 24, 25, 27, ... shows the first 20 humble numbers.

Write a program to find and print the nth element in this sequence

Input
The input consists of one or more test cases. Each test case consists of one integer n with 1 <= n <= 5842. Input is terminated by a value of zero (0) for n.

Output
For each test case, print one line saying "The nth humble number is number.". Depending on the value of n, the correct suffix "st", "nd", "rd", or "th" for the ordinal number nth has to be used like it is shown in the sample output.

Sample Input
1 2 3 4 11 12 13 21 22 23 100 1000 5842 0

Sample Output
The 1st humble number is 1. The 2nd humble number is 2. The 3rd humble number is 3. The 4th humble number is 4. The 11th humble number is 12. The 12th humble number is 14. The 13th humble number is 15. The 21st humble number is 28. The 22nd humble number is 30. The 23rd humble number is 32. The 100th humble number is 450. The 1000th humble number is 385875. The 5842nd humble number is 2000000000.
题目大意:让你找humble number(就是这个数分解质因数后,有且只能有2,3,5,7),输入一个n,找到第n个humble number数.
思路:找到这么多数,存到数组中,输出。
分析:The 5842nd humble number is 2000000000.暴力枚举肯定超时,枚举几万,十几万还可以。换一个思路,可以考虑枚举2,3,5,7因子数,更重要的是找到当前这个humble,怎么找到下一个。本人也是看了大牛的代码,才晓得,见AC代码。
#include<stdio.h>
int f[5843];
int min(int a,int b,int c,int d)
{
    int x,y,m;
    x=a>b?b:a;
    y=c>d?d:c;
    m=x>y?y:x;
    return m;
}
int main()
{
    int a,b,c,d;
    int i;
    int n;
    a=b=c=d=1;
    f[1]=1;
    for(i=2; i<=5842; i++)
    {
//每次找到的humble,乘以因子数,取最小的。
        f[i]=min(f[a]*2,f[b]*3,f[c]*5,f[d]*7);
//一旦找到的humble是以前humble的(因子)(即2,3,5,7)倍数,该以下一个humble数因子了。如果继续以当前为因子,则最小值都不会变了。即一直重复当前humble,不再记录新的humble //
        if(f[i]==2*f[a])   
            a++;
        if(f[i]==3*f[b])
            b++;
        if(f[i]==5*f[c])
            c++;
        if(f[i]==7*f[d])
            d++;
    }
    while(scanf("%d",&n)!=EOF&&n)
    {
        if(n%100==11||n%100==12||n%100==13) printf("The %dth humble number is %d.\n",n,f[n]);
        else
        {
            if(n%10==1) printf("The %dst humble number is %d.\n",n,f[n]);
            else if(n%10==2) printf("The %dnd humble number is %d.\n",n,f[n]);
            else if(n%10==3) printf("The %drd humble number is %d.\n",n,f[n]);
            else printf("The %dth humble number is %d.\n",n,f[n]);
        }
    }
    return 0;
}



基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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