UVA 550 - Multiplying by Rotation

本文探讨了一种特殊的数学现象,在特定进制下通过旋转数字实现乘法运算的方法。通过实例解析,例如10进制下的179487*4=717948,展示了如何确定满足旋转乘法规则的最小数字长度。

Warning: Not all numbers in this problem are decimal numbers!


Multiplication of natural numbers in general is a cumbersome operation. In some cases however the product can be obtained by moving the last digit to the front.


Example: 179487 * 4 = 717948


Of course this property depends on the numbersystem you use, in the above example we used the decimal representation. In base 9 we have a shorter example:


17 * 4 = 71 (base 9)


as (9 * 1 + 7) * 4 = 7 * 9 + 1

Input

The input for your program is a textfile. Each line consists of three numbers separated by a space: the base of the number system, the least significant digit of the first factor, and the second factor. This second factor is one digit only hence less than the base. The input file ends with the standard end-of-file marker.

Output

Your program determines for each input line the number of digits of the smallest first factor with the rotamultproperty. The output-file is also a textfile. Each line contains the answer for the corresponding input line.

Sample Input

10 7 4 9 7 4 17 14 12

Sample Output

6 2 4


题意:给出一个进制,一个数的最低位,和别的的一个数,比如10进制,第一个数字的最低位是7,第二个数字是4,
和规矩(XXXXX7 * 4 = 7XXXXX,例子: 179487 * 4 = 717948 )求出第一个数字的最小长度。

看起来很难,其实动笔写写就熟悉打听了。输入k,m,n,本来的数字为s,因为s的最后一位为m,则s*n的最后一位为s*n%k,而s*n%k又是s的倒数第二位,如许又可以策画出ans*n的倒数第二位;因为知道最低位,所以次低位一定是最低位*第二个数�se。以此类推,递归下去即可。
最终条件是,没有进位了,而且乘积+原来的进位==最低位。

以此类推,直到乘积+本来的进位==最低位。

题目就是给出三个数,jinzhi,lastnumber,chengshu.求出在jinzhi进制下最少几位数a使得a*chengshu的值最后一位变成最前一位,其他不变。为了说明问题,还是拿题目说明测试数据来说吧。
179487 * 4 = 717948(10进制)
4*7=28 28!=7 28/10=2 28=8;
4*8+2=34 34!=7 37/10=3 34=4;
4*4+3=19 19!=7 19/10=1 19=9;
4*9+1=37 37!=7 37/10=3 37=7;
4*7+3=31 31!=7 31/10=3 31=1;
4*1+3=7 7==7;(end)
则这个数为179487,6位数,输出6。
就是按照上面模拟即可。
 
 
 
Of course this property depends on the numbersystem you use, in the above example we used the decimal representation. In base 9 we have a shorter example:
17 * 4 = 71 (base 9)
as (9 * 1 + 7) * 4 = 7 * 9 + 1
 
#include <iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int main()
{
 int k,m,n;
 while(scanf("%d%d%d",&k,&m,&n)!=EOF)//k:进制,m:最后一个数,n:乘数.
 {
  int count=1;
  int s=m*n;
  while(s!=m)
  {
   count++;
   s=s%k*n+s/k;
  }
  printf("%d\n",count);
 }
 return 0;
}
  

 
### 不使用乘法运算的矩阵相乘方法 对于不依赖于传统乘法操作而实现矩阵相乘的需求,可以考虑利用加法和位移操作替代标准乘法。这种方法特别适用于二进制数值表示下的整数矩阵。 #### 使用加法与位移代替乘法 当处理两个较小规模的正整数时,可以通过重复累加的方式模拟乘法效果。例如,要计算 \(a \times b\) 可以通过将 a 加上自己共 b 次来完成。这种思路同样可应用于矩阵元素间的相互作用: 给定两个矩阵 A 和 B ,其中 A 的维度为 m×n 而 B 的维度为 n×p 。为了得到 C=AB 结果中的某个特定位置 c_{ij} 值,则需遍历 k 属于 {1,...,n} 并执行如下逻辑: - 初始化临时变量 temp 到零; - 对每一个非零项 a_{ik}, 将其对应的 b_{kj} 复制到一个新的向量 v 中; - 针对上述获得的每个 v[j], 执行 |v| 次自增操作至 temp 上;这里 |v| 表示取绝对值后的大小; - 更新目标矩阵 C 中对应的位置 c_{ij}=temp 。 此过程实际上就是把常规意义上的 “乘积求和” 替换成了一系列基于条件判断的选择性增量行为[^1]。 然而值得注意的是,在实际应用中完全摒弃硬件层面支持的传统算术指令并不现实也无必要——现代计算机体系结构已经高度优化了此类基础运算性能。因此除非有特殊需求或约束环境(比如某些嵌入式系统),通常不会刻意追求这种方式来进行大规模矩阵运算。 ```python def matmul_without_multiplication(A, B): rows_A = len(A) cols_A = len(A[0]) cols_B = len(B[0]) result = [[0 for _ in range(cols_B)] for __ in range(rows_A)] for i in range(rows_A): for j in range(cols_B): temp = 0 for k in range(cols_A): if A[i][k]: value_to_add = abs(B[k][j]) * (-1)**(B[k][j]<0) # Handle negative numbers while value_to_add != 0: sign = -1 if value_to_add < 0 else 1 value_to_add -= sign temp += A[i][k]*sign result[i][j] = temp return result ```
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