CodeForces 373 B. Making Sequences is Fun

本文介绍了一种算法,用于在给定成本限制下构建最长的连续整数序列。该算法考虑了从特定数字开始,每增加一个数字所需的成本,并通过优化求解最大长度。


B. Making Sequences is Fun
time limit per test
2 seconds
memory limit per test
256 megabytes
input
standard input
output
standard output

We'll defineS(n)for positive integernas follows: the number of then's digits in the decimal base. For example,S(893) = 3,S(114514) = 6.

You want to make a consecutive integer sequence starting from numberm(m, m + 1, ...). But you need to payS(nkto add the numbernto the sequence.

You can spend a cost up tow, and you want to make the sequence as long as possible. Write a program that tells sequence's maximum length.

Input

The first line contains three integersw(1 ≤ w ≤ 1016),m(1 ≤ m ≤ 1016),k(1 ≤ k ≤ 109).

Please, do not write the%lldspecifier to read or write 64-bit integers in C++. It is preferred to use thecin,coutstreams or the%I64dspecifier.

Output

The first line should contain a single integer — the answer to the problem.

Sample test(s)
input
9 1 1
output
9
input
77 7 7
output
7
input
114 5 14
output
6
input
1 1 2
output
0

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>

using namespace std;

typedef unsigned long long int LL;

LL sates[25]={0,10,90,900,9000,90000,900000,9000000,90000000,900000000,9000000000,
90000000000,900000000000,9000000000000,90000000000000,900000000000000,9000000000000000,
90000000000000000,900000000000000000,9000000000000000000};
LL w,m,k;

int getlen(LL x)
{
    int cnt=0;
    while(x) cnt++,x/=10;
    return cnt;
}

LL E(int x)
{
    LL e=1;
    while(x) e*=10,x--;
    return e;
}

int main()
{
    cin>>w>>m>>k;
    int len=getlen(m),pos=len;
    if(w<k*len) {puts("0");return 0;}
    LL res=E(len)-m;
    if(w>res*k*len)
    {
        w-=res*k*pos;
        LL W=w;
        while(W>0)
        {
            w=W;
            pos++;
            if(W>k*pos*sates[pos]) W-=k*pos*sates[pos];
            else break;
        }
    }
    res=w;
    LL low=E(pos-1),mid;
    if(pos==len) low=m;
    mid=low+res/(k*pos)-1;
    cout<<mid-m+1<<endl;
    return 0;
}



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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