PAT乙级 1005题.继续(3n+1)猜想

从 0 到 1:基于深度学习的图像识别系统开发实战 图像识别是指让计算机能够识别和理解图像中的内容,通常是通过计算机视觉技术来实现。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN),已经成为图像识别中最为流行和有效的技术。数据采集和预处理:获取并处理图像数据,使其适合于模型训练。模型训练:使用深度学习算法(如 CNN)训练模型,以学习图像中的特征。模型评估与优化:评估模型的性能,并通过调整超参数、优化算法等方法提高精度。模型部署与应用:将训练好的模型应用于实际的图像识别任务中。本文将带领你通过一个简单的图像分类问题,开发一个深度学习图像识别系统。 阅读详情

PAT乙级 1005题.继续(3n+1)猜想


当我们验证卡拉兹猜想的时候,为了避免重复计算,可以记录下递推过程中遇到的每一个数。例如对n=3进行验证的时候,我们需要计算3、5、8、4、2、1,则当我们对n=5、8、4、2进行验证的时候,就可以直接判定卡拉兹猜想的真伪,而不需要重复计算,因为这4个数已经在验证3的时候遇到过了,我们称5、8、4、2是被3“覆盖”的数。我们称一个数列中的某个数n为“关键数”,如果n不能被数列中的其他数字所覆盖。


输入格式:每个测试输入包含1个测试用例,第1行给出一个正整数K(<100),第2行给出K个互不相同的待验证的正整数N的值,数字间用空格隔开。
输出格式:每个测试用例的输出占一行,按从大到小的顺序输出关键数字。数字间用1个空格隔开,但一行中最后一个数字后没有空格。


要点:记录卡拉兹猜想操作过的每一个数字,与数组内重复的记为0

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include<malloc.h>
using namespace std;

void sort(int *P,int K)              //排序
{
    int i,j,temp;
    for(i=0;i<K;i++)
        for(j=i+1;j<K;j++)
        {

            if(P[i]<P[j])
            {
                temp=P[i];
                P[i]=P[j];
                P[j]=temp;
            }
        }
}
int main ()
{
    int K,temp;
    cin >> K;
    int *num_test;
    num_test = (int *)malloc(K*sizeof(int)); 
    for(int i=0;i<K;i++)
    {
        scanf("%d",&num_test[i]);
    }
    //cout<< K;
    for(int i=0;i<K;i++)
    {
        temp=num_test[i];
        if(temp==0)
        {
            continue; 
        } 
        while(temp!=1)
        {
            if(temp%2==0)
            temp/=2;
            else
            temp=(temp*3+1)/2;
            for(int j=0;j<K;j++)
            {
                if(num_test[j]==temp)
                {
                    num_test[j]=0;
                    break;
                }
            }
        }
    }
    sort(num_test,K);
    for(int i=0;num_test[i]>0;i++)
    {
        printf("%d%s",num_test[i],num_test[i+1]>0?" ":"");
    }
}
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