程序设计思维与实践 Week10 作业

题意:

给定数字n和m,其中1<=n<=m<=5*10^8,要求每次n可以乘以2或者乘以3,可以操作任意次数,求将转化为m一共的操作次数,如果不能转化,则输出-1.

输入:

输入的唯一一行包括两个整数n和m。

输出:

转化次数。

思路:

递归进行,递归时将操作次数+1,递归下去,直到等于或者大于,return。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
using namespace std;

int n, m, tot;

void f(int a, int num) {
	if(a==n){
		tot=num;
		return;
	}
	if(a>n) return;
	f(a*2,num+1);
	f(a*3,num+1);
}

int main() {
	cin >> m >> n;
	int num=0;
	tot=-1;
	f(m,num);
	cout<<tot<<endl;
}

注:但不知道为什么第一次写完之后,编译时有个In function `__tmainCRTStartup’的错误,后来转到vs里面说什么不是有效的32位win之类的,跟着网上的教程搞了挺久也没成功,后来重写的,有时间的时候琢磨下。

### 关于山东大学程序设计 Week5 的课程资料作业 尽管当前提供的引用并未直接提及山东大学程序设计思维实践的第5周具体内容,但从已有参考资料来看,可以推测该课程可能涉及的内容范围以及学习目标。 通常情况下,在类似的程序设计课程中,第五周的学习重点可能围绕以下几个方面展开: #### 可能的主题方向 1. **动态规划基础** 动态规划是一种解决多阶段决策过程最优化问题的方法。它通过将复杂问题分解成更简单的子问题来求解最优解[^2]。如果 Week5 涉及此主题,学生可能会接触到经典的动态规划问题,例如背包问题、最长公共子序列(LCS)、矩阵链乘法等。 2. **贪心算法的应用** 贪心算法的核心在于每一步都做出局部最优的选择,期望最终达到全局最优解。这种策略适用于某些特定场景下的问题,比如活动选择问题、霍夫曼编码等问题[^1]。 3. **图论初步** 图论作为离散数学的重要分支之一,在计算机科学中有广泛的应用价值。Week5 也可能引入基本概念如连通性检测、最小生成树(Kruskal 和 Prim 算法),或者单源最短路径(Dijkstra 算法)[^4]。 4. **高级数据结构介绍** 高级的数据结构能够显著提升解决问题效率。例如堆(Heap)用于实现优先队列;并查集(Union-Find Set)用来处理集合合并操作等等[^3]。 以下是基于上述假设整理的一道典型练习题及其解答思路: --- #### 练习题示例:最大连续子数组和 给定一个整数数组 `nums` ,找到其中具有最大和的一个连续子数组,并返回其总和。 ##### 思路分析: 采用 Kadane's Algorithm 来高效完成任务。核心思想是在遍历过程中维护两个变量——当前的最大子数组结束位置处的累加值(`current_sum`)以及迄今为止发现的整体最大值(`max_so_far`)。每当遇到新的元素时更新这两个量即可得出答案。 ```python def maxSubArray(nums): current_sum = nums[0] max_so_far = nums[0] for i in range(1, len(nums)): # 判断是否应该重新开始一个新的子数组还是延续之前的 current_sum = max(nums[i], current_sum + nums[i]) # 更新整体最大值 max_so_far = max(max_so_far, current_sum) return max_so_far ``` --- ###
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