洛谷三连击题目求找错误

本文描述了一个萌新使用C语言实现的问题,目标是在给定的三个数比例区间内找出三位数,且每位数字不重复。文章关注点在于如何提高代码效率,特别是处理重复数字部分的性能优化。

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本人萌新,只会用C

本题思路是:1.按1:2:3的比例对这三个数进行区间划分 [123,329] [246,658] [369,987]

                      2.找到符合比例的三位数分解各位 并判断数字是否重复出现 (这个地方应该是导致超时的原因,该怎么优化)

#include<stdio.h>
int main()
{
    int b[1000]={0};
    int c[1000]={0};//存放三位数
    int A[3],B[3],C[3];//放各个数位
    int i,j=0;
    for(i=246;i<=658;i++)
    {
        b[j]=i;
        j++;
    }
    j=0;
    for(i=369;i<=987;i++)
    {
        c[j]=i;
        j++;
    }//放在规定区间内
    j=0;
    int x,y,z;
    for(i=123;i<=329;i++)//第一个数
    {

        for(j=0;j<1000;x++)//遍历数组找到比例符合的数
        {
            if(b[j]==i*2&&c[j]==i*3)//判断是否有重复数字
            {
                A[0]=i%10;
                A[1]=i/10%10;
                A[2]=i/10/10%10;
                B[0]=b[j]%10;
                B[1]=b[j]/10%10;
                B[2]=b[j]/10/10%10;
                C[0]=c[j]%10;
                C[1]=c[j]/10%10;
                C[2]=c[j]/10/10%10;//分解个位十位百位
                int count=0;
                for(x=0;x<3;x++)
                {
                    for(y=0;y<3;y++)
                    {
                        for(j=0;j<3;j++)
                        {
                            if(A[x]==B[y]||A[x]==C[z]||B[y]==C[z])
                                count++;//判断是否重复
                        }
                    }
                }
                if(count==0)
                printf("%d %d %d",i,b[j],c[j]);
            }
        }
    }
    }


 

### 关于平台上的“连击”问题 #### 动态规划的核心思想 动态规划是一种通过分解子问题并存储中间结果来优化计算效率的方法。在解决类似背包问题的任务时,通常会定义状态转移方程以描述当前最优解与之前最优解之间的关系[^2]。 #### 背包问题中的颗粒度概念 在处理涉及价格或重量的背包类问题时,“颗粒度”的设定至关重要。如果所有商品的价格均为某个固定数值(如100)的倍数,则可以调整数组索引来减少内存消耗。然而,在未明确说明的情况下,应采用默认单位作为颗粒度进行建模[^4]。 #### 针对‘连击’的具体分析 虽然具体题目细节未知,但从命名推测该问题是多阶段决策过程或者组合型背包模型的一种变体。以下是基于常规动态规划策略构建的一般解决方案: ```python def solve_triple_strike(n, items): """ 使用动态规划解'连击'问题 参数: n (int): 总预算或其他约束条件 items (list of tuples): 物品列表 [(price1, value1), (price2, value2)...] 返回: int: 可获得的最大价值 """ dp = [0] * (n + 1) for price, value in items: for j in range(n, price - 1, -1): if dp[j - price] + value > dp[j]: dp[j] = dp[j - price] + value return dp[n] # 示例输入 items = [(3, 4), (4, 5), (2, 3)] # 每个元组代表(价格, 价值) budget = 7 # 假设总预算是7 result = solve_triple_strike(budget, items) print(result) ``` 上述代码片段展示了如何运用一维数组`dp[]`记录不同容量下的最大收益情况,并逐步更新直至得出最终答案。 #### HTML链接设置补充说明 尽管本题主要围绕算法展开讨论,但提及HTML相关内容也值得注意。当创建网页内的多个超链接时,可以通过合理组织标签属性实现美观且功能齐全的效果[^3]。不过这并非本次解答重点所在。
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