hdu-2089-不要62

随机森林遥感反演详细教程 通过这篇文章,我们展示了如何使用Python对筛选后的影响因子进行随机森林建模,并应用于遥感数据反演森林生物量的任务。该流程不仅可以提高预测精度,还能有效处理大规模的遥感数据,为生态监测和森林管理提供重要支持。 阅读详情

 

杭州人称那些傻乎乎粘嗒嗒的人为62(音:laoer)。 
杭州交通管理局经常会扩充一些的士车牌照,新近出来一个好消息,以后上牌照,不再含有不吉利的数字了,这样一来,就可以消除个别的士司机和乘客的心理障碍,更安全地服务大众。 
不吉利的数字为所有含有4或62的号码。例如: 
62315 73418 88914 
都属于不吉利号码。但是,61152虽然含有6和2,但不是62连号,所以不属于不吉利数字之列。 
你的任务是,对于每次给出的一个牌照区间号,推断出交管局今次又要实际上给多少辆新的士车上牌照了。 

Input输入的都是整数对n、m(0<n≤m<1000000),如果遇到都是0的整数对,则输入结束。 
Output对于每个整数对,输出一个不含有不吉利数字的统计个数,该数值占一行位置。 
Sample Input

1 100
0 0

Sample Output

80

 

 

 

数位dp。

f[i][j]:第i位的数字为j时数字的个数。

递推,因为这样求是不包括所求的数的,所以..详见代码。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#define maxn 15
int dp[maxn][maxn];
void init()
{
	dp[0][0]=1;
	for(int i=1;i<=6;i++)
		for(int j=0;j<=9;j++)
			if(j!=4)
				for(int k=0;k<=9;k++)
					if(j!=6||k!=2)
						dp[i][j]+=dp[i-1][k];
}
int getans(int n)
{
	int d[maxn],res=0,cnt=0;
	memset(d,0,sizeof(d));
	while(n)
	{
		d[++cnt]=n%10;
		n/=10;
	}
	for(int i=cnt;i>0;i--)
	{
		for(int j=0;j<d[i];j++)
			if(j!=4&&(d[i+1]!=6||j!=2)) res+=dp[i][j];
		if(d[i]==4||(d[i+1]==6&&d[i]==2)) break;
	}
	return res;
}
int main()
{
	int n,m;
	init();
	while(~scanf("%d%d",&n,&m)&&n&&m)
		printf("%d\n",getans(m+1)-getans(n));
}

 

记忆化搜索,包括所求的数,所以与递推时求的有区别。

 

ok表示这一位上是否有限制,如果有直接返回,没有就把结果存起来。

(这个f数组好像开得大了点..QAQ没关系这么点不影响)

#include<cstdio>
#include<cstring>
#define maxn 10
int f[maxn][maxn],d[maxn],cnt;
int dfs(int i,bool flag,bool ok)
{
	if(!i) return 1;
	if(!ok&&f[i][flag]!=-1) return f[i][flag];
	int ed=ok?d[i]:9,ret=0;
	for(int j=0;j<=ed;j++)
		if(j!=4&&(!flag||j!=2))
			ret+=dfs(i-1,j==6,ok&&j==ed);
	return ok?ret:f[i][flag]=ret;
}
int solve(int n)
{
	cnt=0;
	while(n)
	{
		d[++cnt]=n%10;
		n/=10;
	}
	return dfs(cnt,0,1);
}
int main()
{
	int n,m;
	memset(f,-1,sizeof(f));
	while(~scanf("%d%d",&n,&m)&&n&&m)
		printf("%d\n",solve(m)-solve(n-1));
}

 

 

 

超大规模系统(千万级用户)中实现字段级权限控制 摘要:本文提出了一套分布式架构下的字段级权限优化方案,结合RBAC+ABAC混合模型与技术手段实现性能与安全的平衡。方案包括:1)权限模型优化,采用RBAC预计算基础权限与ABAC动态校验敏感字段;2)数据层优化,实现动态字段过滤与加密存储;3)多级缓存策略与预计算机制提升性能;4)分布式架构设计,通过网关校验和策略引擎集群保证扩展性。最终在千万级用户系统中实现99.9%可用性,权限校验延迟控制在50ms以内。 阅读详情

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