51nod 1035 最长的循环节(无限小数的循环节)

本文介绍了一个算法,用于计算特定条件下分数循环节的长度。通过遍历和模运算确定循环节长度,适用于分母不含2或5的质因子且与分子互质的情况。
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##定理

  1. 如果1&lt;=b&lt;a1&lt;=b&lt;a1<=b<a,a没有2或5的质因子,并且a与b互质,那么b/ab/ab/a 的循环节位数恰好等于min(10e≡1(moda))min(10^e \equiv 1(mod a))min(10e1(moda)),e是正整数。
  2. 如果1&lt;=b&lt;a1&lt;=b&lt;a1<=b<a,a没有2或5的质因子,并且a与b互质,那么b/ab/ab/a 的循环节位数必整除ϕ(a)\phi(a)ϕ(a)
    ##代码
/* ********************************
Author			: danmu
Created Time	: 2016年09月07日 星期三 09时01分10秒
File Name		: a.cpp
******************************** */

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <stack>
#include <queue>
#include <cmath>
#include <list>
#include <map>
#include <set>

#define rep(i,x,y) for(int i=x;i<=y;++i)
#define _rep(i,x,y) for(int i=x;i>=y;--i)
#define CL(S,x) memset(S,x,sizeof(S))
#define CP (S1,S2) memcpy(S1,S2,sizeof(S2))
#define ALL(x,S) for(x=S.begin();x!=S.end();++x)
#define ULL unsigned long long
#define PI 3.1415926535
#define INF 0x3f3f3f3f
#define LL long long

const int maxn = 1e3+5;
const int mod = 1e9 + 7;
const double eps = 1e-8;

using namespace std;
int main(){
	//freopen("in.txt", "r", stdin);
	//freopen("out.txt", "w", stdout);
	int n,ans=1,maxx=0;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=2;i<=n;++i){
		int tmp=i,tmp1=1,tmp2=0;
		while(tmp%2==0) tmp/=2;
		while(tmp%5==0) tmp/=5;
		if(tmp==1)
			tmp2=0;
		else{
			do{
				tmp1=tmp1*10%tmp;
				++tmp2;
			}while(tmp1!=1);
		}
		//printf("%d\n",tmp2);
		if(tmp2>maxx){
			maxx=tmp2;
			ans=i;
		}
	}
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}

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题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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