暴力求解

输入整数K,找出所有正整数X>=Y,使得1/K=1/X+1/Y

偷笑


#include <stdio.h>
int main()
{
int k,x,y;
scanf("%d",&k);
for(y=k+1;y<=2*k;y++)
{
if(1/x==1/k-1/y)
{
printf("1/%d=1/%d+1/%d\n",k,x,y);
}
}
return 0;
}

应该使用y=(k*x)/(x-k);

if((k*x)%(x-k)==0)

{

y=(k*x)/(x-k);




### 暴力求解算法的Python实现 暴力求解算法的核心在于穷尽所有可能性并逐一验证每种情况是否满足条件。以下是基于暴力搜索的思想,提供一个通用的框架以及具体的实例来展示如何用 Python 实现暴力求解。 #### 1. 基础框架 暴力求解通常涉及两个主要部分: - **生成候选解**:列举所有可能的情况。 - **验证候选解**:检查这些情况是否符合条件。 以下是一个简单的伪代码模板: ```python def brute_force_solve(input_data, condition_function): solutions = [] for candidate in generate_all_candidates(input_data): # 枚举所有可能解 if condition_function(candidate): # 验证当前解是否满足条件 solutions.append(candidate) return solutions ``` 此框架可以用于多种问题场景,只需定义 `generate_all_candidates` 和 `condition_function` 即可适应不同的需求[^1]。 --- #### 2. 示例:寻找数组中的最大子数组和 假设有一个整数数组,目标是找到其连续子数组的最大和。可以通过暴力方法枚举所有的子数组组合,并计算它们的和。 ```python def max_subarray_sum_brute_force(nums): n = len(nums) max_sum = float('-inf') # 初始化为负无穷大 # 双重循环遍历所有子数组 for i in range(n): current_sum = 0 for j in range(i, n): current_sum += nums[j] if current_sum > max_sum: max_sum = current_sum return max_sum # 测试例子 nums = [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4] result = max_subarray_sum_brute_force(nums) print(f"最大子数组和为: {result}") ``` 上述代码的时间复杂度为 \(O(n^2)\),因为它需要两层嵌套循环来枚举所有子数组的可能性。 --- #### 3. 示例:字符串模式匹配(简单版) 尽管 KMP 是更高效的字符串匹配算法[^2],但在某些情况下也可以使用暴力方法完成相同的任务。下面展示了如何通过逐字符比较的方式查找模式串在文本中的首次出现位置。 ```python def naive_string_match(text, pattern): t_len, p_len = len(text), len(pattern) # 外层控制滑动窗口起始点 for i in range(t_len - p_len + 1): match = True # 内层逐字对比 for j in range(p_len): if text[i + j] != pattern[j]: match = False break if match: return i # 返回第一个匹配的位置 return -1 # 如果未找到则返回 -1 # 测试例子 text = "hello world" pattern = "world" position = naive_string_match(text, pattern) if position != -1: print(f"模式串 '{pattern}' 在索引 {position} 开始处匹配") else: print("未发现任何匹配项") ``` 这种方法虽然直观易懂,但效率较低,在最坏情况下时间复杂度达到 \(O((n-m+1)m)\)。 --- #### 4. 示例:最长回文子串 (暴力法) 对于给定的一个字符串,要找出其中长度最大的回文子串。这里采用双重循环加辅助函数判断的方法实现暴力解决方案[^3]。 ```python def is_palindrome(s, start, end): while start < end: if s[start] != s[end]: return False start += 1 end -= 1 return True def longest_palindromic_substring_brute_force(s): n = len(s) max_length = 0 result = "" for i in range(n): for j in range(i, n): if is_palindrome(s, i, j) and (j - i + 1) > max_length: max_length = j - i + 1 result = s[i:j+1] return result # 测试例子 s = "babad" longest_palindrome = longest_palindromic_substring_brute_force(s) print(f"输入字符串中最长的回文子串为: {longest_palindrome}") ``` 这段程序同样具有较高的时间开销,整体性能大约处于 \(O(n^3)\) 的级别。 --- #### 总结 以上分别介绍了三种不同类型的暴力求解应用场景——数值型优化问题、字符串操作以及序列分析。尽管暴力法往往伴随着较大的运算负担,但它胜在逻辑清晰且易于理解和编码实践。当面对规模较小的数据集或者作为其他高级技术的基础时,仍然不失为一种有效的工具选择。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值