poj1426

Find The Multiple
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 30495 Accepted: 12684 Special Judge

Description

Given a positive integer n, write a program to find out a nonzero multiple m of n whose decimal representation contains only the digits 0 and 1. You may assume that n is not greater than 200 and there is a corresponding m containing no more than 100 decimal digits.

Input

The input file may contain multiple test cases. Each line contains a value of n (1 <= n <= 200). A line containing a zero terminates the input.

Output

For each value of n in the input print a line containing the corresponding value of m. The decimal representation of m must not contain more than 100 digits. If there are multiple solutions for a given value of n, any one of them is acceptable.

Sample Input

2
6
19
0

Sample Output

10
100100100100100100
111111111111111111


这个题说是bfs做的,但是我是dfs做的,试过一次bfs,用的stl里面的queue,但是超时了,估计queue还是比较慢吧,后来看了人家的代码直接dfs,果然过了。

题目大意:给你一个数字,要你求一个只有0和1组成的数,并且这个数是给你的数字的倍数,答案不唯一,随便输出一个就行

在unsigned __int64范围内是可以做的

而且搜索的时候最多会搜索19层

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<string>
#include<vector>
#include<stack>
#include<set>
#include<map>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
bool t;
void dfs(unsigned __int64 m,int num,int k){
    if(t)
        return;
    if(m%num==0){
        t=1;
        printf("%I64u\n",m);
        return;
    }
    if(k==19)
        return;
    dfs(m*10,num,k+1);
    dfs(m*10+1,num,k+1);
}
int main(){
    int num;
    unsigned long long m,tmp;
    while(~scanf("%d",&num)&&num){
        t=0;
        dfs(1,num,0);
    }
    return 0;
}



内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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