HDU-5778 abs

本文介绍了一种算法,用于寻找给定数值下满足特定条件的最接近平方数。该算法通过枚举逼近的方法,结合质因数判断,实现了对目标平方数的有效搜索,并提供了完整的C++实现代码。

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abs

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1260    Accepted Submission(s): 439


Problem Description
Given a number x, ask positive integer y2, that satisfy the following conditions:
1. The absolute value of y - x is minimal
2. To prime factors decomposition of Y, every element factor appears two times exactly.
 

Input
The first line of input is an integer T ( 1T50)
For each test case,the single line contains, an integer x ( 1x1018)
 

Output
For each testcase print the absolute value of y - x
 

Sample Input
5 1112 4290 8716 9957 9095
 

Sample Output
23 65 67 244 70


设p1 = sqrt(x), p2 = p1 +1, P1向小方向枚举,p2向大方向枚举,找到一个p使p的每种质因子仅有一个且abs(p*p-x)达到最小.

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <map>
#include <cmath>
#define maxn 100005
#define INF 1000000000
using namespace std;
typedef long long ll;

int num[maxn], cnt;
ll v[maxn];
void prime(){
	
	for(ll i = 2; i < maxn; i++){
		if(num[i] == 0){
			v[cnt++] = i;
		}
		for(ll j = i * i; j < maxn; j += i)
		 num[j] = 1;
	}
}
bool judge(ll p){
	
	if(p < 2)
	  return false;
	for(int i = 0; i < cnt&& v[i] * v[i] <= p; i++){
		
		ll d = v[i] * v[i];
		if(p % d == 0)
		 return false;
	}
	return true;
}
void solve(ll x){
	
	ll p1 = sqrt(x);
	ll p2 = p1 + 1;
	while(1){
		
		if(p1 >= 2 && x - p1 * p1 < p2 * p2 - x){
			
			if(judge(p1)){
				printf("%I64d\n", x - p1 * p1);
			    return ;
			}
		    p1--;
		}
		else{
			if(judge(p2)){
				printf("%I64d\n", p2 * p2 - x);
		        return ;
			}
			p2++;
		}
	}
}
int main(){
	
//	freopen("in.txt", "r", stdin);
	int t;
	prime();
	scanf("%d", &t);
	while(t--){
		ll x;
		scanf("%I64d", &x);
		solve(x);
	} 
	return 0;
}



### 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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