ZCMU--1134: 青蛙约会(C语言)

该博客讨论了一个数学问题,涉及两只青蛙沿同一路径跳动并寻求相遇的场景。问题转化为计算速度差的倒数,以确定它们下次相遇所需的时间。通过输入每只青蛙跳动圈数的倒数,程序计算出相遇周期,并以最简分数形式输出结果。博客重点在于数学逻辑和算法实现,使用C++编写,特别强调了输入类型(long long)的重要性以避免错误。

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

Description

两只青蛙在一个点,但是他们想要来个久别胜新婚的约会,于是他们出发,朝同一个方向绕圈跳,我们求出他们相遇的时间

Input

输入数据的第一行为一个正整数T, 表示测试数据的组数. 然后是T组测试数据. 每组测试数据包含两组正整数,用空格隔开。每组包含两个正整数,表示跳n圈需要的秒数(1/2,表示跳2圈要1秒),用'/'隔开。

Output

对于每组测试数据, 输出它们的下次相遇时间,如果相遇周期是整数则用整数表示,否则用最简分数表示。

Sample Input

2

1/2 3/4

3/4   6/7

Sample Output

3/2

6

解析:一句话,就是让我们算速度差的倒数。因此我们可以直接反着输入分子分母,就直接是速度了,然后同分处理,倒数,根据是否整除输出即可,速度相同时候输出1噢

注意!!:用long long 输入,int会WA,亲测有效(/(ㄒoㄒ)/~~)。

#include <stdio.h>
long long gcd(long long a,long long b){	//求最大公约数 
	long long t=1,max,min;
	if(a>=b) max=a,min=b;
	else max=b,min=a;
	while(t>0){
		t=max%min;
		max=min;
		min=t; 
	}
	return max;
}
int main()
{
	long long T,f1,f2,m1,m2,k,c;
	scanf("%lld",&T);
	while(T--){
		scanf("%lld/%lld %lld/%lld",&m1,&f1,&m2,&f2);//直接输入倒数	
		k=gcd(m1,m2),k=m1*m2/k;	
		f1*=k/m1,m1*=k/m1,f2*=k/m2,m2*=k/m2; //同分 
		if(f1==f2){		//速度相同输出1 
			printf("1\n");
			continue;
		}
		if(f1>f2) c=f1-f2;//确定速度差(分母已经相同,我们现在计算分子差就ok) 
		else c=f2-f1;
		k=gcd(c,m1);
		c/=k,m1/=k;		//化为最简分数 
		if(m1%c==0) printf("%lld\n",m1/c);	//无法整除 
		else printf("%lld/%lld\n",m1,c);
	}
	return 0;
}

当前提供的引用内容并未提及 ZCMU OJ 的题目编号 52131。因此无法直接通过现有引用获取其具体细节或解决方案[^4]。 通常情况下,在解决 OJ 平台上的问题时,可以遵循以下方法来分析和解决问题: ### 题目解析流程 #### 数据结构与算法的选择 对于未明确描述的题目,可以根据常见题型推可能涉及的数据结构和算法。例如: - 如果涉及到字符串操作,则需考虑大小写敏感性以及特殊字符处理[^1]。 - 若为图论相关问题(如 Domino 倒下模拟),则可采用并查集或其他连通性算法进行求解[^2]。 - 对于最大子和等问题,动态规划可能是有效的工具之一[^3]。 以下是基于假设的一个通用框架用于解决潜在类似的编程挑战: ```python def solve_problem(input_data): """ 解决特定输入数据下的计算逻辑 参: input_data (list): 输入列表 返回值: result : 计算后的结果 """ # 初始化变量 n = len(input_data) # 动态规划表初始化 dp = [0]*n dp[0] = max_sum = input_data[0] for i in range(1,n): # 更新状态转移方程 dp[i] = max(dp[i-1]+input_data[i], input_data[i]) # 跟踪全局最优解 if dp[i]>max_sum: max_sum=dp[i] return max_sum ``` 此代码片段仅作为示范用途,并不一定适用于实际编号为 `52131` 的题目情境。 ### 注意事项 当面对新类型的竞赛题目时,请务必仔细阅读原题说明文档,理解边界条件、时间复杂度需求等因素后再着手编写程序实现方案。
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