ZOJ 3596 Digit Number(BFS)

本文探讨了一种使用广度优先搜索(BFS)算法解决特定数学问题的方法:寻找一个整数N的最小倍数,该倍数恰好包含M个不同的数字。通过分析,指出传统枚举方法的不足,并详细解释了如何利用BFS算法高效地解决问题,避免超时错误。

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Digit Number

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Given an integer n and an integer m, please calculate the minimal multiple of n which consists of exactly m different digits.

Input

This problem has several test cases. The first line of the input is an integer T (0 < T ≤ 150) indicates the number of test cases. Each test case is a line of 2 integers n (0 < n ≤ 1000) and m (0 < m ≤ 10)

Output

For each test case, if you can find the minimal multiple of n and x satisfying the above condition, please output a line as "x=n*y", otherwise output "Impossible" in a single line.

Sample Input
3
37 1
2 2
100 1
Sample Output
111=37*3
10=2*5
Impossible

 


Author: CAO, Peng
Contest: The 12th Zhejiang University Programming Contest

 

题意:求一个数N的最小的一个倍数中包含M个不同的数字。

分析:这道题一开始真没想到会用BFS,我用的是最简单粗暴的枚举出倍数判断的方法,果断TLE。

明显这道题如果用枚举倍数再判断的方法是不行的,因为并没有枚举的上界,倍数可以无限大,所以会超时。

换个思路,采用BFS从高位试数字,用二进制或运算来记录哪一些数字是出现过的,还有到目前为止除以x后的余数,最大状态总数1024*1000,还要记录路径,因为要输出结果,目标状态是选取了恰好 m 个不同数字,且余数为 0 。路径可以直接用状态在队列里的下标来表示就可以,这种表示法的队列要求用数组,不能用STL。

转载于:https://www.cnblogs.com/clliff/p/4483710.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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