2016计蒜之道-初赛-第四场-B-遗失的支付宝密码

本文介绍了一种针对支付宝登录密码找回的算法实现。通过分析密码的特性,利用递推思想计算满足特定条件的密码数量。文章给出了C++实现代码,并讨论了在大数据范围内的可能优化方向。

描述

某用户忘记了支付宝的登录密码,他只记得自己的密码满足以下几个条件:
密码中最多有 m 种不同的字符;
密码的最大长度为 n,但不能为空;
密码的任意一个前缀都 不是 一个 square。>>>详情请点击

题解

一道找规律的问题,逐位考虑情况。如第二组测试数据:4,5。
一共四位,先来考虑一位的,有5种情况;再来考虑两位的,因为需要避免square的出现,所以需要第二位和第一位不同,那么就有5 x 5 - 5 = 20种情况;接着考虑三位,第三位因为是基于前两位来填数字,所以无论填几都是满足的,所以是20 x 5 = 100种情况;四位的情况是再在三位的情况下填一位,因为要避免第三和第四位的组合和前两位的组合相同,所以是需要减去前两位存在的组合情况,也就是说是100 x 5 - 20 = 480种情况。加在一起也就是605种情况,大概就是这个样子。
大数据范围的情况暂时没有什么好的思路解决,2^32次方是0xffffffff+1,怎么取模是个问题,需要思考思考。

代码C++

#include <iostream>

typedef long long LL;
LL MOD = 4294967296;
LL n, m;
LL A[101];

int main(int argc, const char * argv[])
{
    while (std::cin >> n >> m)
    {
        A[0] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++)
        {
            if (i % 2)
            {
                A[i] = A[i - 1] * m;
            }
            else
            {
                A[i] = A[i - 1] * m - A[i / 2];
            }
        }
        LL ans = 0;
        for (int i = 1; i <= n; i++)
        {
            ans = (ans + A[i]) % MOD;
        }
        std::cout << ans << std::endl;
    }

    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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