hdu 5832 A water problem【大数取膜】

大数取模判断题解法

A water problem

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Problem Description

Two planets named Haha and Xixi in the universe and they were created with the universe beginning.

There is 73 days in Xixi a year and 137 days in Haha a year. 

Now you know the days N after Big Bang, you need to answer whether it is the first day in a year about the two planets.

 

 

Input

There are several test cases(about 5 huge test cases).

For each test, we have a line with an only integer N(0≤N), the length of N is up to 10000000.

 

 

Output

For the i-th test case, output Case #i: , then output "YES" or "NO" for the answer.

 

 

Sample Input

10001

0

333

 

 

Sample Output

Case #1: YES

Case #2: YES

Case #3: NO

 

 

Author

UESTC


题目大意:


给你一个数,问你这个数能否整除73和137.


思路:


注意N的范围比较大,需要使用大数取膜的做法。

我们定义一个sum=0,每一位sum=sum*10+当前位数。然后将sum%=73.当然137同理。如果最终得到的sum==0,即是说明这个数可以整除73。



Ac代码:


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
#define ll __int64
char a[10000030];
int main()
{
    int kase=0;
    while(~scanf("%s",a))
    {
        ll sum=0;
        ll sum2=0;
        int n=strlen(a);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            sum=(sum*10+a[i]-'0')%73;
            sum2=(sum2*10+a[i]-'0')%137;
        }
        printf("Case #%d: ",++kase);
        if(sum%73==0&&sum%137==0)
        {
            printf("YES\n");
        }
        else printf("NO\n");
    }
}


MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 据准备:导入据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读算法文件)优化spread参。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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