HDU-2097-Sky数

本文介绍了一种特殊的四位数——Sky数,该数在十进制、十六进制及十二进制下各位数字之和相同。通过一个简单的C++程序实现对任意四位数是否为Sky数的判断。

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Sky数


Problem Description

Sky从小喜欢奇特的东西,而且天生对数字特别敏感,一次偶然的机会,他发现了一个有趣的四位数2992,这个数,它的十进制数表示,其四位数字之和为2+9+9+2=22,它的十六进制数BB0,其四位数字之和也为22,同时它的十二进制数表示1894,其四位数字之和也为22,啊哈,真是巧啊。Sky非常喜欢这种四位数,由于他的发现,所以这里我们命名其为Sky数。但是要判断这样的数还是有点麻烦啊,那么现在请你帮忙来判断任何一个十进制的四位数,是不是Sky数吧。

 


Input

输入含有一些四位正整数,如果为0,则输入结束。

 


Output

若n为Sky数,则输出“#n is a Sky Number.”,否则输出“#n is not a Sky Number.”。每个结果占一行。注意:#n表示所读入的n值。

 


Sample Input

2992 1234 0

 


Sample Output

2992 is a Sky Number. 1234 is not a Sky Number.



代码很简单,主要是要知道几进制求每位数所代表的大小

#include<bits/stdc++.h>///Sky数
using namespace std;
int q[10005];
int main()
{
    int n,a,b,c;
    memset(q,0,sizeof(q));
    for(int i=1000;i<10000;i++)
    {
        a=i%10+i/10%10+i/100%10+i/1000%10;
        b=i%16+i/16%16+i/(16*16)%16+i/(16*16*16)%16;
        c=i%12+i/12%12+i/(12*12)%12+i/(12*12*12)%12;
        if(a==b&&b==c)
        {
            q[i]=1;
        }
    }
    while(scanf("%d",&n),n!=0)
    {
        if(q[n])
            printf("%d is a Sky Number.\n",n);
        else
            printf("%d is not a Sky Number.\n",n);
    }
    return 0;
}


HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、据分段处理等[^1]。 ---
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