HDU4722 Good Numbers 数位DP

本文介绍了一种使用数位动态规划(DP)解决特定数学问题的方法,即在给定范围内寻找所有数的各位数字之和能被10整除的数的数量。文章详细解释了算法的实现过程,并提供了两种不同的代码实现方案。
               
Problem Description
If we sum up every digit of a number and the result can be exactly divided by 10, we say this number is a good number.
You are required to count the number of good numbers in the range from A to B, inclusive.
 

Input
The first line has a number T (T <= 10000) , indicating the number of test cases.
Each test case comes with a single line with two numbers A and B (0 <= A <= B <= 10 18).
 

Output
For test case X, output "Case #X: " first, then output the number of good numbers in a single line.
 

Sample Input

  
21 101 20
 

Sample Output

  
Case #1: 0Case #2: 1
Hint
The answer maybe very large, we recommend you to use long long instead of int.
 


题意:求出区间内每位之和能被10整除的数的个数

思路:这题是简单的数位DP,当然用规律也能破

 

#include <stdio.h>#include <string.h>#include <algorithm>using namespace std;__int64 bit[20];__int64 dp[20][10];//dp[i][j],长度为i的数与10模为j的个数__int64 solve(__int64 n){    __int64 ans;    __int64 tem1 = n,len,sum,i,x,j,k;    len = sum = ans = 0;    memset(dp,0,sizeof(dp));    while(tem1)    {        bit[++len] = tem1%10;        tem1/=10;    }    for(i = 1; i<=len/2; i++)//按高位在头排列    {        int t;        t = bit[i];        bit[i] = bit[len-i+1];        bit[len-i+1] = t;    }    x = 0;    for(i = 1; i<=len; i++)//从最高位开始    {        for(j = 0; j<10; j++)//将高位的全部枚举一次            for(k = 0; k<10; k++)                dp[i][(j+k)%10]+=dp[i-1][j];        for(j = 0; j<bit[i]; j++)//枚举该位的数字到界限            dp[i][(x+j)%10]++;        x = (x+bit[i])%10;    }    if(!x)        dp[len][0]++;    return dp[len][0];}int main(){    __int64 T,l,r,cas = 1;    __int64 ans;    scanf("%I64d",&T);    while(T--)    {        ans = 0;        scanf("%I64d%I64d",&l,&r);        ans = solve(r)-solve(l-1);        printf("Case #%I64d: %I64d\n",cas++,ans);    }    return 0;}

 

而且通过观察我们可以发现,每个数从0到该位数字中,每位和能被10整除的个数是该数字除以10,然后再枚举各位到界限的个数之和

于是可得以下代码

 

#include <stdio.h>#include <string.h>#include <algorithm>using namespace std;__int64 solve(__int64 n){    if(n<0)        return 0;    __int64 t = n/100,i,ans = 0,sum;    ans = t*10;    for(i = t*100;i<=n;i++)    {        sum = 0;        __int64 tem = i;        while(tem)        {            sum+=tem%10;            tem/=10;        }        if(sum%10 == 0)        ans++;    }    return ans;}int main(){    __int64 T,l,r,cas = 1,ans;    scanf("%I64d",&T);    while(T--)    {        scanf("%I64d%I64d",&l,&r);        ans = solve(r)-solve(l-1);        printf("Case #%I64d: %I64d\n",cas++,ans);    }    return 0;}



 

           

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【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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