[toj1136]Humble Number

本文介绍了一种高效求解Humble Number的方法,并提供了一个完整的C++实现代码示例。通过预处理2、3、5、7的幂次,再进行组合以避免重复计算,最终得到所有小于整型范围内的Humble Numbers。

题意: 质因数除1外最多只有2,3,5,7的数叫Humble Number,输入n,输出第n个Hunble Number.

解法:预处理出2,3,5,7的幂(2,4,6,8...3,9,27,81...等),放在四个数组中,然后滚动分配2,3,5,7的指数即可(0~...),把INT范围内的都处理出来扔进vector中排序即可.复杂度O_O(就是没甚么复杂的...)

防溢出,最好用long long.

鄙人认为,本题的难点不在于该方法,而是...复习初中英语姿势嗄[感动] 英语中序数乳此搞:如果后两位数是11,12,13那么要接th,否则:最后一位数1st,最后一位是2接nd,3接rd,其它都是th.话说我好多年都没关心过第112用英语怎么说了好么O+_+O

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <climits>
using namespace std;

typedef long long ll;
vector<ll> V;
const int MAX = 50;
ll pow2[MAX] = {1};
ll pow3[MAX] = {1};
ll pow5[MAX] = {1};
ll pow7[MAX] = {1};

int main() {
	for (int i = 1; pow2[i-1] < INT_MAX; ++i)
		pow2[i] = pow2[i-1]<<1;
	for (int i = 1; pow3[i-1] < INT_MAX; ++i)
		pow3[i] = pow3[i-1]*3;
	for (int i = 1; pow5[i-1] < INT_MAX; ++i)
		pow5[i] = pow5[i-1]*5;
	for (int i = 1; pow7[i-1] < INT_MAX; ++i)
		pow7[i] = pow7[i-1]*7;
	//puts("haha");
	for (int a = 0; pow2[a] < INT_MAX; ++a) {
		for (int b = 0; pow3[b] < INT_MAX; ++b) {
			if (pow2[a] * pow3[b] > INT_MAX) break;
			for (int c = 0; pow5[c] < INT_MAX; ++c) {
					if (pow2[a] * pow3[b] * pow5[c] > INT_MAX) break;
				for (int d = 0; pow7[d] < INT_MAX; ++d) {
					if (pow2[a] * pow3[b] * pow5[c] * pow7[d] > INT_MAX) break;
					V.push_back(pow2[a] * pow3[b] * pow5[c] * pow7[d]);
				}
			}
		}
	}
	sort(V.begin(), V.end());

	int n;
	while (~scanf(" %d", &n) && n) {
		printf("The %d", n);
		if (n%100 == 11 || n%100 == 12 || n%100 == 13) printf("th");
		else if (n%10 == 1) printf("st");
		else if (n%10 == 2) printf("nd");
		else if (n%10 == 3) printf("rd");
		else printf("th");
		printf(" humble number is %lld.\n", V[n-1]);
	}
	
	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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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