2019GPLT L2-029特立独行的幸福 (25 分)

本文介绍了一种算法,用于寻找特定区间内的特立独行的幸福数及其独立性,并通过示例展示了如何通过迭代来确定一个数是否为幸福数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题描述:

对一个十进制数的各位数字做一次平方和,称作一次迭代。如果一个十进制数能通过若干次迭代得到 1,就称该数为幸福数。1 是一个幸福数。此外,例如 19 经过 1 次迭代得到 82,2 次迭代后得到 68,3 次迭代后得到 100,最后得到 1。则 19 就是幸福数。显然,在一个幸福数迭代到 1 的过程中经过的数字都是幸福数,它们的幸福是依附于初始数字的。例如 82、68、100 的幸福是依附于 19 的。而一个特立独行的幸福数,是在一个有限的区间内不依附于任何其它数字的;其独立性就是依附于它的的幸福数的个数。如果这个数还是个素数,则其独立性加倍。例如 19 在区间[1, 100] 内就是一个特立独行的幸福数,其独立性为 2×4=8。

另一方面,如果一个大于1的数字经过数次迭代后进入了死循环,那这个数就不幸福。例如 29 迭代得到 85、89、145、42、20、4、16、37、58、89、…… 可见 89 到 58 形成了死循环,所以 29 就不幸福。

本题就要求你编写程序,列出给定区间内的所有特立独行的幸福数和它的独立性。

输入格式:

输入在第一行给出闭区间的两个端点:1<A<B≤10​4​​。

输出格式:

按递增顺序列出给定闭区间 [A,B] 内的所有特立独行的幸福数和它的独立性。每对数字占一行,数字间以 1 个空格分隔。

如果区间内没有幸福数,则在一行中输出 SAD

输入样例 1:

10 40

输出样例 1:

19 8
23 6
28 3
31 4
32 3

注意:样例中,10、13 也都是幸福数,但它们分别依附于其他数字(如 23、31 等等),所以不输出。其它数字虽然其实也依附于其它幸福数,但因为那些数字不在给定区间 [10, 40] 内,所以它们在给定区间内是特立独行的幸福数。

输入样例 2:

110 120

输出样例 2:

SAD

分析:这道题可以记录一下迭代之后的数便于查询,并且记录迭代之前的数,参考并查集的做法,找出不依附其他数的幸运数,双向考虑一下即可。

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1e4+5;
int des[N], f[N], vis[N], ans[N];

int solve(int n)//计算迭代之后的数 
{
	int t, ans = 0;
	while(n >= 1)
	{
		t = n % 10;
		ans += t*t;
		n /= 10;
	}
	return ans;
}
void DFS(int cur, int s, int x)
{
	if(vis[x])	return;
	if(x == 1)//能迭代到1 
	{
		ans[s] = cur;//记录独立性 
		return;
	}
	vis[x] = 1;
	f[des[x]] = x;//记录迭代之前的数 
	DFS(cur+1, s, des[x]);
}
int IsPrime(int n)
{
	int x = sqrt(n);
	for(int i = 2; i <= x; i++)
		if(n % i == 0)
			return 0;
	return 1;
}
int main()
{
	for(int i = 2; i < N; i++)
		des[i] = solve(i);//记录迭代之后的数 
	int l, r, flag = 0;
	cin >> l >> r;
	for(int i = l; i <= r; i++)
		f[i] = i;
	for(int i = l; i <= r; i++)
	{
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		DFS(0, i, i); 
	}		
	for(int i = l; i <= r; i++)
	{
		if(f[i] == i && ans[i])//不依附其他数并且是幸运数 
		{
			flag = 1;
			if(IsPrime(i))//判断素数 
				ans[i] *= 2;
			printf("%d %d\n", i, ans[i]);
		}
	}
	if(!flag)	puts("SAD");
}

比赛的时候想复杂了,花了不少时间才做出来,其实难度一般,在这里又要吐槽一下今年的L1-08,很恶心的一道题,本来一看就想跳过的,但是考虑到团队分要高于800分,就导致我花了不少时间,后来又改到600分,瞬间心态爆炸,L2都没做完。。无奈的一次比赛经历,还是水平菜吧。。

### 关于GPLT L2-030 冰岛人 题目详解及解法 #### 解析题目背景与需求 冰岛人的命名体系基于维京传统,采用父系姓氏制度。具体而言,子女的姓由其父亲的名字加上特定后缀构成:男性后代名字结尾附加 "sson";女性后代则附上 "sdottir"[^1]。 #### 输入输出描述 输入部提供了一系列人物姓名及其父母信息,目标在于构建家族树并判断任意两个人物间是否存在血缘关系。对于每一对查询对象,需返回二者最近共同祖先的信息或确认彼此无关联。 #### 数据结构选择 为了高效处理此类问题,可以考虑使用图论模型来表示家庭成员之间的亲子关联。通过建立父子节点间的边连接形成多叉树形结构,便于后续遍历操作以及路径查找算法的应用。 #### 实现方法概述 一种可行方案是利用广度优先搜索(BFS)或者深度优先搜索(DFS),从给定的人物出发向上追溯至根节点即始祖,记录沿途经过的所有节点作为该支上的全部直系亲属名单。当面对新的比较请求时,则只需对比双方列表是否有交集即可得出结论。 ```python from collections import defaultdict, deque def build_family_tree(edges): tree = defaultdict(list) parent_map = {} for child, father in edges: tree[father].append(child) parent_map[child] = father return tree, parent_map def find_ancestors(person, parent_map): ancestors = [] while person in parent_map: person = parent_map[person] ancestors.append(person) return set(ancestors) def check_relation(p1, p2, parent_map): anc_p1 = find_ancestors(p1, parent_map) anc_p2 = find_ancestors(p2, parent_map) common_ancestor = anc_p1.intersection(anc_p2) if not common_ancestor: return 'No relation' else: return min(common_ancestor, key=lambda x:len(find_ancestors(x,parent_map))) edges = [("Einar","Olaf"), ("Thorfinnr", "Einar")] # 示例数据 tree_structure, mapping = build_family_tree(edges) print(check_relation('Thorfinnr', 'Olaf', mapping)) ``` 此段代码实现了基本的功能框架,包括创建家谱、寻找个人祖先集合以及检测两者之间最接近公共前辈等功能模块。
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