东方博宜OJ答案（C++）

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1000~1050

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1051~1100

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1075~1119

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附加答案

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𝐶=𝜋×2×C=π×2× 半径（π 的值精确到小数点后多少位，取决于具体的题目）最笨的方法，我们可以发现1，3，5，这些数字都不是2的倍数便可以用i%2!根据上道题我们也可以用高斯算法，但我们要先将项数算出来。这道题很简单，只需要一个for循坏便可以完成。圆的面积 𝑆=𝜋×S=π× 半径 × 半径。当然将i++改为i+2也可以，但会超时。写这个需要知道园的面积与周长公式。= (末项-首项)÷公差+1。后面的内容，因该可以每天一更。还是一样只是‘+’变'X'这样的算法被称为高斯算法。当然也有更简单的方法。
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写在前面想要看前面的答案可以去翻我以前的文章，就不发链接了，因为到时候文章多了链接可能会很多。大家一起加油，最近开始学数据结构了，全英，想死。
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东方博弈oj1817
最新发布
01-21
### 关于东方博弈 OJ 1817 题目解决方案 针对东方博弈平台上编号为1817的题目，虽然具体题干未在此提及，但从涉及的内容推测该题目可能属于算法或编程挑战的一部分。基于此类平台的一般特性以及提供的参考资料[^1]，这类题目通常旨在考察参赛者的逻辑思维能力和编程技巧。 #### 可能的主题领域 考虑到所给定的其他引用材料主要集中在算法设计、特别是有关博弈论的应用方面[^2]，可以合理推断OJ 1817也可能围绕着相似的概念展开。例如： - **动态规划** - **贪心算法** - **图论中的路径优化** #### 推测性的解决框架 假设这是一个典型的博弈问题，那么解决问题的一个常见途径就是通过递归来模拟不同玩家之间的交互过程，并利用记忆化技术来提高效率。下面给出一段伪代码作为概念验证： ```python def solve_game(state): # Base case: check if current state is a losing position if is_losing_state(state): return False # Try all possible moves from the current state for next_state in generate_all_possible_moves(state): # If there exists any move leading to opponent's loss, this is winning strategy if not solve_game(next_state): return True # No available move leads to win; hence it’s a losing situation here. return False ``` 这段代码体现了如何评估某个特定状态下是否存在胜利的可能性——即能否找到至少一条通向对方失败局面的道路。 #### 实际编码建议 当实际编写程序时，应当注意输入数据结构的设计，确保能够高效处理各种边界情况。此外，由于许多在线评测系统会对运行时间和内存消耗有严格限制，因此还需要考虑性能优化措施，比如剪枝不必要的分支或是采用迭代加深等高级搜索策略。
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