[51Nod 1035 最长的循环节] 循环小数的性质

本文介绍了一种通过计算循环小数的循环节长度来找出指定范围内具有最长循环节的正整数的方法。利用数论中的相关性质,特别是针对分数1/k(k不含2或5的质因数)的循环节长度计算,提出了有效的算法实现。

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[51Nod 1035 最长的循环节] 循环小数的性质

知识点:数论 循环小数の性质 欧拉公式

1. 题目链接##

[51Nod 1035 最长的循环节]

2. 题意描述

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
(10n1000)

3. 解题思路

首先,需要介绍一下循环小数的几个性质。证明论文《康明昌-循环小数

  1. 循环小数的每个循环节长度为偶数,(记为 2k ),那么每个循环节中第 i1ik 个数字 + 第 (i+k) 个数字之和为 9
  2. 如果p是质数,并且 d 1p的循环节的位数,则 d 可以整除p1
  3. 如果 1b<a a 没有2或者 5 的质因数,并且a b 互质,那么ba的循环节位数等于: min{eN:10e1(moda)}
  4. 如果 1b<a a 没有2或者 5 的质因数,并且a b 互质,那么ba的循环节位数必整除 ψ(a)(a) ;
  5. 如果 n,m3 , 2 5都不整除 mn ,并且 n m是互质的正整数,则 1mn 的循环位数是 1n 1m 循环小数位数的最小公倍数;
  6. ,其他定理可以参考论文。

在这个题,我们需要用到的结论就是第3条
需要特殊处理的是,分母含 2 5的因数。如 1235 。可以先将 2 5的因数提出来:

1235=1547=247110

1235 的循环位数是跟 247 是一样多的。而 247 循环位数也正是 147 的循环位数。
数据比较小,所以暴力枚举 e 即可。

4. 实现代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef pair<int, int> PII;

const int MAXN = 1000 + 5;

int n;

int q_pow(int a, int b, int mod) {
    int ret = 1;
    while(b > 0) {
        if(b & 1) ret = ret * a % mod;
        a = a * a % mod;
        b >>= 1;
    }
    return ret;
}

int calc(int x) {
    while((x & 1) == 0) x >>= 1;
    while(x % 5 == 0) x /= 5;
    if(x == 1) return 1;
    int e = 1;
    while(q_pow(10, e, x) != 1) e ++;
    return e;
}

PII ans[MAXN];
void init() {
    ans[1] = PII(1, 0);
    for(int i = 2; i < MAXN; i++) {
        int z = calc(i);
        if(ans[i - 1].second <= z) ans[i] = PII(i, z);
        else ans[i] = ans[i - 1];
    }
}

int main() {
#ifdef ___LOCAL_WONZY___
    freopen("input.txt", "r", stdin);
#endif // ___LOCAL_WONZY___
    init();
    while(~scanf("%d", &n)) {
        printf("%d\n", ans[n].first);
    }
    return 0;
}
题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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