nefu 66 最左边的数

本文介绍了一个算法问题:给定正整数N,如何找出N^N的最左侧数字。通过数学转换,利用对数和幂运算,实现了高效计算。并提供了完整的C++实现代码。

最左边的数
Problem:66 Time Limit:1000ms    Memory Limit:65536K



Description
Given a positive integer N, you should output the leftmost digit of N^N.


Input

The input contains several test cases. The first line of the input is a single integer T which is the number of test cases. T test cases follow.
Each test case contains a single positive integer N(1<=N<=1,000,000,000).


Output

For each test case, you should output the leftmost digit of N^N.

Sample Input
2
3
4


Sample Output

2
2


Hint

In the first case, 3 * 3 * 3 = 27, so the leftmost digit is 2.
In the second case, 4 * 4 * 4 * 4 = 256, so the leftmost digit is 2.


Source


思路:设n^n=d.xxx*10^(k-1),其中k为n^n的位数,所以k=(int)nlgn+1;

所以d.xxx=n^n / 10^(k-1),分子可以转化为 10^lg(n^n);

即d.xxx=10^nlgn / 10^(k-1)=10^[nlgn-(k-1)]=10^[nlgn-(int)nlgn]=pow(10,nlgn-(int)nlgn);

最后取整,得d=(int)pow(10,nlgn-(int)nlgn)。


代码:

// 时隔好几个月,再来一发,以后要多写博客啊!!


#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;


int main()
{
    int d,t,i;
    long long n;
    while(cin>>t)
    {
        for(i=1;i<=t;i++)
        {
            cin>>n;
            d=(int)(pow(10,(n*log10(n)-(int)(n*log10(n)))));
            cout<<d<<endl;
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签据制作、模型参配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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