UVALive 6847 Zeroes(规律)

本文介绍了一种计算特定范围内所有数的阶乘末尾0个数不相同数量的方法。通过观察周期规律,利用数学分析和编程实现,解决了0≤L≤R≤9×10^18的问题。

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题意:

0LR9×10180

分析:

00,0,0,0,1,1,1,1,1,...,n,n,n,n,n
45L,R

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

typedef long long LL;
//4 5
LL l, r;

LL calc(LL x) {
    if(x < 4) return 1;
    return (x - 4 + 5 - 1) / 5 + 1;
}

int main() {
    while(scanf("%lld%lld", &l, &r) == 2 && (l || r)) {
        printf("%lld\n", calc(r) - calc(l) + 1);
    }
    return 0;
}
<think>嗯,用户问的是关于“write zeroes”常见的面试有哪些。我需要先理解“write zeroes”具体指的是什么。可能是指编程中需要将数组或矩阵中的某些元素置零的操作,比如类似LeetCode上的“Set Matrix Zeroes目。不过用户可能指的是更广泛的情况,比如在算法或系统设计中需要处理零写入的问。 首先,我需要确认常见的面试类型。通常,这类问可能涉及数组操作、矩阵处理、字符串处理或者底层系统操作,比如内存置零。例如,LeetCode中的矩阵置零问是一个经典目,要求当矩阵中的某个元素为零时,将其所在的行和列都置零。这可能是一个常见的面试。 另外,用户可能还指其他方面,比如在操作系统中,如何高效地将内存块置零,或者在数据处理中,如何统计或处理零值。需要涵盖不同层面的问,包括算法、系统设计等。 接下来,我需要整理常见的目。比如: 1. LeetCode 73:矩阵置零(Set Matrix Zeroes)。要求原地修改矩阵,空间复杂度优化。 2. 将数组中的零移到末尾,同时保持非零元素的相对顺序。类似LeetCode 283(Move Zeroes)。 3. 系统设计中,如何高效地处理大量零写入,比如在文件系统或数据库中。 4. 统计二进制中的零的个数,或者处理数值中的零位。 5. 字符串处理,比如替换字符串中的某些字符为零或其他操作。 6. 硬件或底层编程中的置零操作,比如内存清零的安全性或者效率问。 需要确保每个问都有简要说明和解决思路,帮助用户理解问要点。例如,矩阵置零问需要先确定哪些行和列需要置零,然后处理,可能需要使用第一行和第一列来标记,以节省空间。 另外,用户可能希望了解不同难度的问,从简单的数组操作到更复杂的系统设计。需要分门别类,结构清晰。同时,要注意回答的正确性,比如LeetCode号的准确性,解决方法的正确步骤。 可能还需要考虑其他变种,比如二维数组中的零值扩展,或者在处理过程中需要考虑的边界条件,比如矩阵中本身第一行或第一列就有零的情况。 最后,总结这些常见的目类型和解决思路,确保用户能够全面了解“write zeroes”相关的面试,并为他们提供参考方向。</think>以下是与“写零”(write zeroes)相关的常见面试及简要解析,涵盖算法、系统设计等方向: --- ### **1. 算法类目** #### **(1)矩阵置零(LeetCode 73)** - **目要求**:给定一个 $m \times n$ 的矩阵,若某个元素为 $0$,则将其所在行和列全部置零。要求**原地修改**。 - **关键点**: - **空间优化**:利用矩阵的第一行和第一列作为标记位,避免额外空间。 - **边界处理**:需先检查第一行和第一列是否原本有 $0$,最后再处理。 - **示例代码**: ```python def setZeroes(matrix): first_row_has_zero = any(matrix[0][j] == 0 for j in range(len(matrix[0]))) first_col_has_zero = any(matrix[i][0] == 0 for i in range(len(matrix))) # 标记需要置零的行和列 for i in range(1, len(matrix)): for j in range(1, len(matrix[0])): if matrix[i][j] == 0: matrix[i][0] = 0 matrix[0][j] = 0 # 根据标记置零 for i in range(1, len(matrix)): for j in range(1, len(matrix[0])): if matrix[i][0] == 0 or matrix[0][j] == 0: matrix[i][j] = 0 # 处理第一行和第一列 if first_row_has_zero: for j in range(len(matrix[0])): matrix[0][j] = 0 if first_col_has_zero: for i in range(len(matrix)): matrix[i][0] = 0 ``` #### **(2)移动零到数组末尾(LeetCode 283)** - **目要求**:将数组中的所有 $0$ 移动到末尾,保持非零元素的相对顺序。 - **关键点**: - **双指针法**:用指针记录非零元素应插入的位置。 - **时间复杂度**:$O(n)$,只需一次遍历。 - **示例代码**: ```python def moveZeroes(nums): non_zero_ptr = 0 for i in range(len(nums)): if nums[i] != 0: nums[non_zero_ptr], nums[i] = nums[i], nums[non_zero_ptr] non_zero_ptr += 1 ``` --- ### **2. 系统设计类目** #### **(1)高效内存清零** - **问场景**:设计一个函数,将操作系统中的某块内存快速置零。 - **考察点**: - **批量操作**:使用 `memset` 或 SIMD 指令优化速度。 - **安全性**:防止敏感数据残留(如加密场景需多次覆写)。 - **内存对齐**:对齐内存地址以提高性能。 #### **(2)数据库中的零值处理** - **问场景**:数据库表中某字段频繁被更新为 $0$,如何优化存储和查询? - **考察点**: - **稀疏存储**:对大量零值采用压缩存储(如稀疏矩阵)。 - **索引优化**:跳过零值字段的索引以减少开销。 --- ### **3. 扩展问** - **二进制零位统计**:统计一个整数的二进制表示中 $0$ 的数量(注意前导零是否计算)。 - **字符串零替换**:将字符串中的特定字符替换为 $0$,例如实现类似 `str.replace('a', '0')`。 - **硬件级置零**:在 FPGA 或嵌入式系统中,如何通过硬件加速内存清零? --- ### **总结** 面试中“写零”问主要考察: 1. **算法优化能力**(如原地操作、空间复杂度)。 2. **系统设计思维**(如内存管理、存储优化)。 3. **边界条件处理**(如矩阵首行/列是否含零)。 建议结合具体场景练习代码实现和设计思路。
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