随后,小明对每一个硬币分别进行一次 Q 操作。
对第x行第y列的硬币进行 Q 操作的定义:将所有第 i*x 行,第 j*y 列的硬币进行翻转。
其中i和j为任意使操作可行的正整数,行号和列号都是从1开始。
当小明对所有硬币都进行了一次 Q 操作后,他发现了一个奇迹——所有硬币均为正面朝上。
小明想知道最开始有多少枚硬币是反面朝上的。于是,他向他的好朋友小M寻求帮助。
聪明的小M告诉小明,只需要对所有硬币再进行一次Q操作,即可恢复到最开始的状态。然而小明很懒,不愿意照做。于是小明希望你给出他更好的方法。帮他计算出答案。
对于20%的数据,n、m <= 10^7;
对于40%的数据,n、m <= 10^15;
对于10%的数据,n、m <= 10^1000(10的1000次方)。
code:
1、从题目得知,如果一个硬币被翻转了奇数次后为正面朝上,那么它原始的状态一定是反面朝上。因此,我们需要统计所有翻转了奇数次硬币的个数。
2、题目中的 “ 对第x行第y列的硬币进行 Q 操作的定义:将所有第 i*x 行,第 j*y 列的硬币进行翻转 ”。我们可以试着逆向思索,对于一个横坐标为X的硬币而言,我们翻转哪些硬币会影响到它而使它翻转呢?由此我们可以得出,当翻转的硬币的横坐标为X的约数时,会影响到它的翻转。比如,X=9,那么翻转横坐标为 1、3、9的时候会影响到它的翻转。纵坐标情况同理。
对于一个硬币,我们必须考虑到它的横坐标和纵坐标。假如,此硬币的横坐标翻转了5次,纵坐标翻转了6次,那么它总的翻转次数为 5 * 6 = 30 次。因此我们得到一个公式:总翻转次数 (count) = 横坐标翻转次数 (count_x) * 纵坐标翻转次数 (count_y)。我们一开始就指出,我们需要找到翻转了奇数次的硬币,因此,横坐标翻转次数和纵坐标翻转次数均为奇数时,总翻转次数才为奇数次。
3、接下来我们需要考虑,哪些数有奇数个约数呢?答案是完全平方数。它为 1,4,9,16,25,36...... 即n的2次方,n为从1开始的正整数。
从题目中得知,此时是一个 n * m 的矩阵,行号和列号都是从1开始。因此我们需要解决 1 到 n 之间完全平方数个数的问题。方法是求出sqrt(n),然后对它取整,即 1 - n 之间总共有 (int)(sqrt(n)) 个完全平方数。因此,反面朝上硬币的个数为横纵坐标完全平方数个数相乘,即 (int)((sqrt(n)) * (sqrt(m))) 。
大数开方二分法逼近import java.math.*;
import java.util.Scanner;
public class Main {
static BigInteger cal(BigInteger x){
BigInteger l = BigInteger.ONE;
BigInteger r = x;
BigInteger mid = BigInteger.ZERO;
while(r.compareTo(l) == 1 || r.compareTo(l) == 0){
mid = l.add(r).divide(BigInteger.valueOf(2));
if(mid.multiply(mid).compareTo(x) == 1)
r = mid.subtract(BigInteger.ONE);
else
l = mid.add(BigInteger.ONE);
}
if(r.multiply(r).compareTo(x) == 1)
r.subtract(BigInteger.ONE);
return r;
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
BigInteger n;
BigInteger m;
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
n = scanner.nextBigInteger();
m = scanner.nextBigInteger();
BigInteger x = cal(n);
BigInteger y = cal(m);
System.out.println(x.multiply(y));
}
}
本文介绍了一道关于硬币矩阵翻转的算法题,通过分析硬币翻转的规律,利用完全平方数的特性来统计初始状态下反面朝上的硬币数量。文章提供了详细的解题思路及Java实现。
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