蓝桥-【序列求和】

博客围绕求1到n累加和的问题展开,给出输入输出格式、样例及数据规模。指出直接用循环累加在数据规模大时会超时,且答案可能超出默认整型范围。最后给出思路,即使用求前n项和公式n(n - 1)/2解决问题。

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问题描述
求1+2+3+...+n的值。
输入格式
输入包括一个整数n。
输出格式
输出一行,包括一个整数,表示1+2+3+...+n的值。
样例输入
4
样例输出
10
样例输入
100
说明:有一些试题会给出多组样例输入输出以帮助你更好的做题。

一般在提交之前所有这些样例都需要测试通过才行,但这不代表这几组样例数据都正确了你的程序就是完全正确的,潜在的错误可能仍然导致你的得分较低。

样例输出
5050
数据规模与约定
1 <= n <= 1,000,000,000。
说明:请注意这里的数据规模。

本题直接的想法是直接使用一个循环来累加,然而,当数据规模很大时,这种“暴力”的方法往往会导致超时。此时你需要想想其他方法。你可以试一试,如果使用1000000000作为你的程序的输入,你的程序是不是能在规定的上面规定的时限内运行出来。

本题另一个要值得注意的地方是答案的大小不在你的语言默认的整型(int)范围内,如果使用整型来保存结果,会导致结果错误。

如果你使用C++或C语言而且准备使用printf输出结果,则你的格式字符串应该写成%I64d以输出long long类型的整数。

答案:如代码

思路:使用求前n项和的方法解决n(n-1)/2

代码:

import java.util.Scanner;

public class Main {
	//求前n项和
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		Scanner input=new Scanner(System.in);		
		long n=input.nextInt();
		long sum=(1+n)*n/2;
		System.out.printf("%d\n",sum);
	}

}

 

### 蓝桥杯安全序列概念及其实现 #### 什么是安全序列? 在蓝桥杯比赛中,“安全序列”通常指一种特殊的排列方式,其核心在于满足某些特定条件下的约束关系。虽然具体定义可能因题目而异,但一般情况下,它涉及以下几个方面: - 序列中的元素需按照某种规则排列。 - 需要避免重复或冲突的情况发生。 例如,在一些经典的安全序列问题中,可能会要求生成一个长度为 \( n \) 的整数序列,其中每个位置上的数值与其索引之间存在一定的逻辑关联[^1]。 --- #### 安全序列的经典实现方法 以下是基于常见需求的一种通用解决方案: 假设我们需要构建一个长度为 \( n \) 的安全序列,且满足以下条件: 1. 每个数字范围限定于 \( [0, m-1] \)。 2. 对于任意两个相邻的位置 \( i \) 和 \( j \),它们之间的差值绝对值不超过某个阈值 \( d \)。 可以采用回溯法来解决此类问题。下面是一个具体的 Python 实现示例: ```python def generate_safe_sequence(n, m, d): """ :param n: 序列的总长度 :param m: 数字的最大取值范围(从 0 到 m-1) :param d: 相邻两数允许的最大差值 :return: 所有可能的安全序列列表 """ result = [] def backtrack(path): if len(path) == n: result.append(list(path)) return last_num = path[-1] if path else None for num in range(m): if not path or abs(num - last_num) <= d: path.append(num) backtrack(path) path.pop() backtrack([]) return result # 测试代码 if __name__ == "__main__": sequences = generate_safe_sequence(3, 4, 1) print(f"Generated Safe Sequences: {sequences}") ``` 上述程序通过递归的方式逐步尝试填充每一个位置,并验证当前候选值是否符合条件。如果不符合,则立即停止进一步探索;否则继续处理下一个位置直到完成整个序列构造过程为止。 --- #### 关联知识点补充说明 除了基本的安全序列之外,还有其他类似的变种问题也可能出现在蓝桥杯赛场上。比如涉及到进制转换的应用场景下如何快速判断给定字符串能否作为合法编码形式等问题都可以借助之前提到过的 `Split` 函数加以辅助求解[^3]。 另外值得注意的是当面对大规模图论模型时像最短路径计算这样的操作往往需要用到高效的单源多目标寻径技术——即 Dijkstra 算法及其改进版本堆优化后的复杂度表现更优分别为 O(n²) 及 O(m log n)[^2]。 ---
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