[编程之美2.2]不要被阶乘吓到

本文提供了一种快速计算方法,用于确定任意整数N的阶乘末尾0的数量,并找到了N!二进制表示中最低位1的位置。通过数学推导,我们简化了问题并给出了具体的C++实现代码。

题目1.给定一个整数N,那么N的阶乘N!末尾有多少个0呢?例如N=10,N!= 3628800,N1的末尾有两个0。

题目2.求N!的二进制表示中最低位1的位置。


解:这题很老了,求0的个数,即为N!=K*10^m,且K不能被10整除,那么N!末尾有m个0,N!=(2^x)*(3^y)*(5^z)···,而这些0是从2*5来的,5的个数又远远小于2,因此m = z,即有z个0,此时,问题转化为因式分解中5的指数。z = [N/5] + [N/25] + [N/125] + [N/625]+···

代码如下:

#include <iostream>

using namespace std;

int num_of_zero(int n)
{
	int num = 0;
	while(n)
	{
		num += n/5;
		n/=5;
	}
	return num;
}



int main()
{
	int num;
	cin >> num;
	cout << num_of_zero(num) << endl;


	system("pause");
}

问题2:求二进制最低位1的位置,也就是求含有质因数2的个数,可以用[N/2]+[N/4]+[N/8]+[N/16]+[N/32]+···来求得,但同时其实有一个更好的方法,就是N!含有质因数2的个数,还等于N减去N的二进制表示中1的数目,推理如下:


代码如下:

#include <iostream>

using namespace std;

int num_of_zero(int n)
{
	int num = 0;
	while(n)
	{
		num += n/5;
		n/=5;
	}
	return num;
}

int num_of_one(int n)
{
	int num = 0;
	while(n)
	{
		n &=  (n - 1);
		num++;
	}
	return num;
}

int lowest_one_position(int n)
{
	return n - num_of_one(n);
}

int main()
{
	int num;
	cin >> num;
	cout << num_of_zero(num) << endl;
	cout << num_of_one(num) << endl;
	cout << lowest_one_position(num) << endl;

	system("pause");
}





### Gamma Correction 2.2 Gamma correction 是一种用于调整图像亮度的技术,在计算机图形学图像处理领域广泛应用。它通过非线性映射来补偿显示设备的特性,使得人类视觉感知到的颜色更加自然。 Gamma 校正的核心概念在于解决显示器输出光强度与输入电压之间的非线性关系。通常情况下,这种关系可以用幂函数表示: ```python output = input ** (1/gamma) ``` 其中 `gamma` 值通常是 2.2 或其他特定数值,具体取决于硬件标准或应用场景。当提到 Gamma 2.2 时,意味着该校正是基于指数为 2.2 的幂运算完成的[^4]。 #### 数学表达形式 对于像素值范围 `[0, 1]` 的标准化灰度级,Gamma 校正可以写成如下公式: \[ V_{out} = V_{in}^{1/\gamma} \] 如果目标是实现 Gamma 2.2,则上述公式的 γ 取值为 2.2。这一步骤能够有效修正因显示器固有属性引起的失真现象[^5]。 --- ### 编程中的 Gamma Function 2.2 另一方面,“Gamma function” 在编程环境中更多指代的是数学上的伽玛函数(Γ 函数)。它是阶乘扩展至实数域的一种方法,定义为: \[ \Gamma(n) = \int_0^\infty t^{n-1} e^{-t}\ dt \] 然而,提问中提及的具体版本号 “2.2”,可能暗示某种特殊实现或者优化算法。例如某些库可能会提供针对性能改进后的 Γ 函数计算方式,但并未见明确标注为“Gamma 2.2”的官方文档记录[^6]。 以下是 Python 实现的一个简单例子展示如何调用 SciPy 库里的 gamma 方法来进行相关操作: ```python from scipy.special import gamma def compute_gamma(x): return gamma(x) result = compute_gamma(2.2) print(f"The value of Gamma(2.2) is {result}") ``` 此代码片段利用了 Scipy 提供的功能快速获取指定参数下的伽玛函数结果。 --- ### 总结对比 综上所述,如果是讨论 "Gamma Correction 2.2", 它主要涉及图像处理领域内的光线适应技术;而若是探讨 "Gamma Function 2.2" 则更偏向于纯理论层面以及实际工程应用里有关连续变量阶乘延伸的研究方向。两者虽然名称相似却分属不同学科范畴之内[^7]。
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