uva12105 - Bigger is Better 大数

Bob has n matches. He wants to compose numbers using the following scheme (that is, digit 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 needs 6, 2, 5, 5, 4, 5, 6, 3, 7, 6 matches):

\epsfbox{p3782.eps}
Fig 1 Digits from matches

Write a program to make a non-negative integer which is a multiple of m. The integer should be as big as possible.

Input 

The input consists of several test cases. Each case is described by two positive integers n (n$ \le$100) and m (m$ \le$3000), as described above. The last test case is followed by a single zero, which should not be processed.

Output 

For each test case, print the case number and the biggest number that can be made. If there is no solution, output -1. Note that Bob don't have to use all his matches.

Sample Input 

6 3 
5 6 
0

Sample Output 

Case 1: 111 
Case 2: -1

  N个火柴能组成被M整除的最大的数是多少。

  dp[i][j]表示用i个火柴整除M余j的最大的数,v[k]表示组成数字k要几个火柴,dp[i+v[k]][(j*10+k)%M]=max(dp[i+v[k]][(j*10+k)%M],dp[i][j]*10+k),我们一般循环算dp的时候都是从前面算出的状态来更新当前状态,而这个是拿当前状态去更新后面的状态,其实是一样的,到当前状态的时候它已经被前面所有能更新它的更新过。而且这个题这样做的好处在于i+v[k]个火柴的余数就是(j*10+k)%M,而如果i-v[k]的余数就不好算了。

  这个题可能有50位数,要用大数。书上说可以不用大数,这个还真没想出来怎么弄。。

#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<climits>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<map>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define MAXN 110
#define MAXM 3010
using namespace std;
int N,M;
int v[10]={6,2,5,5,4,5,6,3,7,6};
char dp[MAXN][MAXM][60],ans[60],s[60];
int compare(char *a,char *b){
    int la=strlen(a),lb=strlen(b);
    if(la>lb) return 1;
    else if(la<lb) return -1;
    return strcmp(a,b);
}
void DP(char *a,char *b,int k){
    strcpy(s,b);
    int l=strlen(s);
    if(l==1&&s[0]=='0'){
        s[l-1]='0'+k;
        s[l]=0;
    }
    else{
        s[l]='0'+k;
        s[l+1]=0;
    }
    if(compare(s,a)>0) strcpy(a,s);
}
int main(){
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    int cas=0;
    while(scanf("%d",&N),N){
        scanf("%d",&M);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[0][0][0]='0';
        for(int i=0;i<=N;i++)
            for(int j=0;j<M;j++) if(strlen(dp[i][j])>0){
                for(int k=0;k<10;k++) DP(dp[i+v[k]][(j*10+k)%M],dp[i][j],k);
            }
        ans[0]=0;
        for(int i=N;i>0;i--) if(compare(ans,dp[i][0])<0) strcpy(ans,dp[i][0]);
        printf("Case %d: ",++cas);
        if(ans[0]==0) puts("-1");
        else puts(ans);
    }
    return 0;
}



### 项目介绍 `go-bigger` 是一个基于 Go 语言开发的高性能、可扩展的分布式缓存和键值存储系统,旨在提供高并发、低延迟的数据访问能力。该项目在设计上借鉴了 Redis 的部分理念,但通过 Go 语言的并发模型和内存管理机制进行了优化,使其在大规模数据存储和分布式环境中表现更为出色。`go-bigger` 支持多种数据结构,包括字符串、哈希表(map)、列表、集合等,并提供持久化、主从复制、分片(sharding)等功能[^3]。 该系统的底层使用了 Go 原生的 `map` 结构来实现高效的内存数据管理,同时结合同步机制和并发控制策略,确保在高并发场景下的数据一致性[^3]。此外,`go-bigger` 通过模块化设计支持插件扩展,开发者可以根据需求自定义协议、序列化方式和存储引擎。 ### 应用场景 1. **缓存服务**:`go-bigger` 可用于构建高性能的缓存系统,适用于需要快速访问热点数据的场景,如电商秒杀、社交平台的用户会话管理等。其支持 TTL(Time To Live)机制,可以自动清理过期数据,有效减少内存占用[^3]。 2. **分布式存储**:借助其分片机制,`go-bigger` 可以横向扩展至多个节点,形成一个分布式的键值存储系统。这种架构适用于大规模数据存储需求,如日志聚合、消息队列、时间序列数据等场景。 3. **实时数据处理**:由于其低延迟和高吞吐量的特性,`go-bigger` 适用于实时数据处理系统,例如流式计算中的状态管理、实时推荐系统中的用户画像缓存等。 4. **微服务架构中的共享存储**:在微服务架构中,多个服务实例可能需要共享某些状态信息(如配置、限流计数器等),`go-bigger` 提供了一个轻量级且高效的共享存储方案。 5. **嵌入式数据库**:`go-bigger` 支持以库的形式嵌入到 Go 应用中,作为本地缓存或临时数据库使用,避免引入额外的外部依赖。 ### 示例代码 以下是一个使用 `go-bigger` 存储和读取数据的简单示例: ```go package main import ( "fmt" "github.com/tidwall/redcon" "github.com/Tencent/go-bigger" ) func main() { server := bigger.NewServer(":6380", nil) go server.Start() conn, err := redcon.Dial("tcp", "localhost:6380") if err != nil { panic(err) } defer conn.Close() _, err = conn.Do("SET", "key", "value") if err != nil { panic(err) } val, err := conn.Do("GET", "key") if err != nil { panic(err) } fmt.Println(string(val.([]byte))) // 输出: value } ``` ###
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