UVA 725 Division

本文介绍了解决UVa725问题的一种方法,通过枚举特定范围内的除数并检查乘积是否包含0到9的所有数字各一次来找出答案。文章提供了作者的实现代码,并对比了官方给出的解决方案。

暴力枚。枚举除数范围很容易算出来是1234~49383。因为49383*2=98766>98765。然后判断这十个数是不是0~9各出现一次就行。我用的是笨办法,用countt数组记录0~9每个数字出现的次数,一旦某个数已经出现就不符合。不过标程给的思路确实更精巧,用sprintf将这10位数输入到一个字符串中然后看是不是每个数出现了一次,但这样的办法速度好像会慢一点。贴一下自己写的10ms的程序吧。。笨办法居然出乎意料的快。。。

标程的网址:https://github.com/aoapc-book/aoapc-bac2nd/blob/master/ch7/UVa725.cpp

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector>

using namespace std;
typedef pair<int,int> int_pair;
vector<int_pair> ans[80];
int countt[10];
bool match(int a,int *countt)
{
	for(int i=0;i<5;i++)
	{
		if(countt[a%10])
			return false;
		else
			countt[a%10]++;
		a/=10;
	}
	if(a>0) return false;
	return true;
}

int main()
{
	for(int i=1234;i<=49383;i++)
	{
		memset(countt,0,sizeof(countt));
		if(match(i,countt))
		{
			for(int j=2;j<=79;j++)
			{
                int b[10];
                for(int i=0;i<10;i++)
                    b[i]=countt[i];
				if(match(i*j,b))
					ans[j].push_back(int_pair(i*j,i));
			}
		}
	}
	int n,first=1;
	while(scanf("%d", &n)&&n!=0)
	{
	    if(first)
                 first=0;
            else
                 printf("\n");
            if(!ans[n].size())
	         printf("There are no solutions for %d.\n",n);
	    else
	    {
		for(int i=0;i<ans[n].size();i++)
		{
		     printf("%05d / %05d = %d\n", ans[n][i].first,ans[n][i].second,n);
		}
	    }
	}
	return 0;
}


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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