Cube HDU - 1220(数学)

本文介绍了一个数学问题的解决方法,该问题是计算给定边长为N的大立方体被切割成N*N*N个小立方体后,有多少对小立方体最多只共有点的情况。通过组合数学的方法减去所有共面的小立方体对,最终得出答案。


Cowl is good at solving math problems. One day a friend asked him such a question: You are given a cube whose edge length is N, it is cut by the planes that was paralleled to its side planes into N * N * N unit cubes. Two unit cubes may have no common points or two common points or four common points. Your job is to calculate how many pairs of unit cubes that have no more than two common points.

Process to the end of file.

Input
There will be many test cases. Each test case will only give the edge length N of a cube in one line. N is a positive integer(1<=N<=30).
Output
For each test case, you should output the number of pairs that was described above in one line.
Sample Input
1
2
3
Sample Output
0
16
297


        
  
The results will not exceed int type.
Hint
Hint
        
 思路:在所有的立方体中任选2个是所有的情况,减去四个公共公共点的情况
总的种类数是C(n*n*n,2) = n*n*n*(n*n*n-1)/2
四个公共点即有一个公共面,那把立方体的所有面数减去外表面的面数,6*n*n*n-6*n*n就是有公共面的立方体数,然后除以2就是有四个公共点的对数(6*n*n*n-6*n*n)/2
然后两个式子相减就是答案
code:
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
    int n,m;
	while(~scanf("%d",&n)){
		m = n*n*n*(n*n*n-1)/2 - (6*n*n*n-6*n*n)/2;
		printf("%d\n",m);
	}	
	return 0;
}


### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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