HDU-1005-Number Sequence (周期)

Problem Description
A number sequence is defined as follows:

f(1) = 1, f(2) = 1, f(n) = (A * f(n - 1) + B * f(n - 2)) mod 7.

Given A, B, and n, you are to calculate the value of f(n).

Input
The input consists of multiple test cases. Each test case contains 3 integers A, B and n on a single line (1 <= A, B <= 1000, 1 <= n <= 100,000,000). Three zeros signal the end of input and this test case is not to be processed.

Output
For each test case, print the value of f(n) on a single line.

Sample Input
1 1 3
1 2 10
0 0 0

Sample Output
2
5

[分析]
一看到式子后面的%7就可以确定会有一个周期了。
但一开始没有想对

一开始的错误想法:周期的开始必定是1和1(dp[1]=1,dp[2]=1),所以一直递推下去,找到两个连续的1就是另一个周期的开始。找到周期长度就容易的到第n个数的值了(dp[n%zhouqi]);

交了一次TLE了,基本上对这个思路就是心如死灰了。但是又想不出更好的。然后就利用这个思路测试各种ab的周期。
然后就发现了TLE的原因………a=123,b=56的时候会出现一种很尴尬的循环1 1 4 2 1 4 2 1 4 2 1………..
然后就一直421回不到11,所以就T了。

那怎么解决呢?又测试了好一会,发现周期都比较短。所以决定在固定长度退出循环,那现在关键就是在什么长度退出了。
于是嵌套了两个for测试最大长度,(上面的那种尴尬循环要跳过,不然测不出来)。发现固定最大周期是48,一发AC。

[代码]

#include<iostream>
#include<string>
#include<cstdio>
#include<map>
using namespace std;
int dp[6388600];
int main()
{

    int a, b, n;
    while (scanf("%d%d%d", &a, &b, &n) != EOF)
    {
        if (!a&&!b&&!n)break;
        dp[1] = 1;
        dp[2] = 1;
        int zhouqi=0;
        for (int i = 3;i<=50; i++)
        {
            dp[i] = (a * dp[i - 1] + b * dp[i - 2]) % 7;
            if (dp[i] == 1 && dp[i - 1] == 1)
            {
                zhouqi = i - 2;
                break;
            }
        }
        if (!zhouqi)zhouqi = 48;
        dp[0] = dp[zhouqi];
        printf("%d\n", dp[n%zhouqi]);
    }
}


/* 1 1
1 1 2 3 5 1 6 0 6 6 5 4 2 6 1 0 1 1
*/
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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