EOJ3017. 计算n!右端0的个数(I)

3D iToF深度分辨率测量 本文展示了RGB-D传感器在三维测量中的高精度表现。标靶深度图显示其具备清晰、低噪、无干扰的特性,点云数据完整度高且轮廓分明。该技术已成功应用于物流(体积测量误差<1%)、工业(高反光部件装配检测)和农业(果蔬成熟度分级)等领域,验证了其硬件和算法的可靠性,能够满足不同场景下的三维测量需求。 阅读详情

单点时限: 2.0 sec

内存限制: 256 MB

定义一个函数 FactorialZeros,计算一个整数阶乘右端 0 的个数。

输入格式

测试程序使用多组数据,运行时,首先输入一个整数,表示测试数据的组数;然后每组输入一个 1 到 20 范围的整数。

输出格式

对于每个问题,输出一行问题的编号(0 开始编号,格式:case #0: 等),然后在一行中输出答案。

样例

input

3
1
20
10

output

case #0:
0
case #1:
4
case #2:
2

#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>
#include <math.h>
using namespace std;
class SingleJob {
	public:
		int num;
		long long result =1;
		int zeros = 0;
};
int main() {
	int jobs, temp;
	SingleJob J[10];
	// 输入
	cin >> jobs;
	for(int i = 0; i < jobs; i++) {
		cin >> J[i].num;
	}
	// 输出
	for(int i = 0; i < jobs; i++) {
		cout << "case #" << i << ":" << endl;
		for (int j = J[i].num; j > 0; j--) {
			J[i].result = J[i].result * j;
		}
		// 统计0的个数
		while (J[i].result > 0) {
			if (J[i].result % 10 == 0) {
				J[i].zeros ++;
			}
			else{
				break;
			}
			J[i].result = J[i].result / 10;
		}
		cout << J[i].zeros << endl;
	}
	return 0;
}

OWASP 2025版AI大模型攻击安全风险汇总(攻击方法种类) 提示词注入是大模型最基础、最常见的核心漏洞,攻击者通过构造直接或间接的恶意自然语言输入,篡改大模型原本的正常行为与输出结果。哪怕这类恶意内容对人类是隐藏、不可见的,只要模型能够正常解析读取,就会触发漏洞。它和大家常说的模型“越狱”相关,但并不等同:越狱是提示词注入的极端形式,会直接让模型彻底无视所有内置安全协议,完全脱离管控;而普通提示词注入,更多是针对性篡改模型行为、诱导执行特定操作。 阅读详情

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