hdu1163 Eddy's digital Roots

本文介绍了一种计算数字根的方法,通过不断累加数字直至得到一位数的过程,并给出了一种快速求解n^n数字根的算法实现,利用取模运算避免了大数运算的复杂性。

Problem Description
The digital root of a positive integer is found by summing the digits of the integer. If the resulting value is a single digit then that digit is the digital root. If the resulting value contains two or more digits, those digits are summed and the process is repeated. This is continued as long as necessary to obtain a single digit.

For example, consider the positive integer 24. Adding the 2 and the 4 yields a value of 6. Since 6 is a single digit, 6 is the digital root of 24. Now consider the positive integer 39. Adding the 3 and the 9 yields 12. Since 12 is not a single digit, the process must be repeated. Adding the 1 and the 2 yeilds 3, a single digit and also the digital root of 39.

The Eddy's easy problem is that : give you the n,want you to find the n^n's digital Roots.
 

Input
The input file will contain a list of positive integers n, one per line. The end of the input will be indicated by an integer value of zero. Notice:For each integer in the input n(n<10000).
 

Output
Output n^n's digital root on a separate line of the output.
 

Sample Input
2 4 0
 

Sample Output
4 4

解答:

这答题就是常见的求数的根。

比如39,就是3+9=12,但是12>9,所以还得继续求,1+2=3,所以39的根是3.

对于所有的数的根都是这样,一直求到个位数为止。


求数的根有个规律就是,一个数的根等于这个数%9之后的数,比如%9后是0,就说明这个数根是9.其他的就是原数

本来以为这道题求n次方得用快速幂,可是看题解没用快速幂也没有超时。


贴代码:

#include"iostream"
using namespace std;
int main()
{
    int n,a,sum,i;
    while(cin>>n&&n)
    {
        sum=1;
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            sum=sum*n%9;
        }
        if(sum==0)
        cout<<"9"<<endl;
        else
        cout<<sum<<endl;
    }
    return 0;
}


害羞

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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