Problem D: Digit Rightmost

本文介绍了一种高效计算正整数N的N次幂最右位的方法,通过快速幂运算而非大数处理实现,避免了超时问题。

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Problem D: Digit Rightmost

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Description

Given a positive integer N, you should output the most right 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 rightmost digit of N^N.

Sample Input

2
3
4

Sample Output

7
6

HINT

In the first case, 3 * 3 * 3 = 27, so the rightmost digit is 7.

In the second case, 4 * 4 * 4 * 4 = 256, so the rightmost digit is 6.

看到这一题,我都想锤自己!一看到大数就想试试刚刚学到的


Java处理大数,效果还好,就是超时!我的个去!先贴一下


Java代码!

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;
public class Main {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		Scanner cinScanner=new Scanner(System.in);
		int n,m,f;
		n=cinScanner.nextInt();
		while ((n--)!=0) {
			
			m=cinScanner.nextInt();
			f=m;
			String s;
			s=Integer.toString(m);
			BigInteger x=new BigInteger(s);
			for (int i=1;i<f;i++) {
				s=Integer.toString(m);
				BigInteger b=new BigInteger(s);
				x=x.multiply(b);
			}
			String h=x.toString();
			//System.out.println();
			char []k=h.toCharArray();
			int l=h.length();
			System.out.println(k[l-1]);
		}
		

	}

}

后来仔细一看,尼玛这不就是快速冥运算


吗?都怪我有眼无珠带的关于快速冥运算,没有我总结的那一


个!我忘了,否则改一个参数就可以AC了,我还在考场干着急


也没有办法!关于这一节在这里,哎!A hard puzzle


这里不说了,直接上代码!


#include <stdio.h>
int pow_mod( int a,int n,int m)
{
    int ans = 1;
    a = a % m;
    while(n>0)
    {
        if(n%2 ==1)
            ans=(ans*a)%m;
        n=n/2;
        a=(a*a) % m;
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int a,n,t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d",&n);
         printf("%d\n",pow_mod(n,n,10));
    }
    return 0;
}

这题就是一个眼睁睁的模板啊,把参数放进去就可以AC了!说


多了都是泪!哭哭

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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