hdu1021-同余问题

本文详细解析了HDU在线评测平台的编程题目1021,该题涉及数列求余运算规律。通过引入动态规划的思想,作者构建了一个高效算法来解决数列中元素对3取余后的规律性问题。文章不仅提供了完整的C++代码实现,还深入讨论了算法的时间复杂度和优化策略。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1021

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<bitset>
#include<iomanip>

using namespace std;
#define MAX 1000005 
int F[ MAX ] ;

void solve()
{
	int i ;
	F[ 0 ] = 7 % 3 ;
	F[ 1 ] = 11 % 3 ;
	for( i = 2 ; i <= 1000000; ++i )
	{
		F[ i ] = ( F[ i - 1 ] % 3 + F[ i - 2  ] % 3 ) % 3 ; 
	}
}
int main()
{
	int n ;
	solve() ;
	while( scanf( "%d" , &n ) != EOF )
	{
		if( !F[ n ] )
			printf( "yes\n" ) ;
		else
			printf( "no\n" ) ;
	}
	return 0 ;
}


### HDU 1443 约瑟夫问题解析 #### 题目描述 题目涉及的是经典的约瑟夫环问题的一个变种。给定一个整数 \( k \),表示有 \( k \) 个好人和 \( k \) 个坏人,总共 \( 2k \) 个人围成一圈。编号从 1 到 \( 2k \),其中前 \( k \) 个为好人,后 \( k \) 个为坏人。目标是在不杀死任何好人的前提下,找到可以先消灭所有坏人的最小步数 \( n \)[^5]。 #### 解题思路 为了确保在杀掉第一个好人之前能将所有的坏人都清除,可以通过模拟约瑟夫环的过程来寻找符合条件的最小步数 \( n \)。一种有效的方法是利用动态规划的思想逐步缩小范围直到找到最优解。对于较大的 \( k \),由于数值较大可能导致计算复杂度增加,因此需要考虑算法效率并进行适当优化[^1]。 #### Python 实现代码 下面提供了一个基于Python编写的解决方案: ```python def josephus(k): m = 2 * k def find_min_n(m, start=1): for n in range(1, m + 1): pos = (start + n - 2) % m + 1 if all((pos - i) % m > k or (pos - i) % m == 0 for i in range(n)): return n raise ValueError("No solution found") min_n = None for good_start in range(1, k + 1): try: current_min = find_min_n(m=m, start=good_start) if not min_n or current_min < min_n: min_n = current_min except ValueError as e: continue return min_n if __name__ == "__main__": test_cases = [int(input()) for _ in range(int(input()))] results = [] for case in test_cases: result = josephus(case) print(result) ``` 此段代码实现了上述提到的逻辑,并且能够处理多个测试案例。需要注意的是,在实际应用中可能还需要进一步调整参数以及边界条件以适应不情况下的需求[^5]。
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