UVA 11549 calcular conundrum 计算机老谜题

本文探讨了一种老式计算器的模拟算法,该计算器在显示固定位数的情况下反复平方输入的整数,直到出现数字循环。文章首先介绍了使用标准字符串流进行计算的方法,然后提出了一种更高效的100位数组计算方案,并最终引入了Floyd判圈法来进一步提升算法效率。

题目大意
用一个老式计算器,只显示n位数字,输入一个整数k后计算,计算器会反复平方,直至溢出,每次溢出只显示最高的n位,计算器会一直平方下去,直到出现重复的数字
分析
题目中已经暗示了计算器显示的数会出现循环,不妨一个一个的模拟,直至出现重复的数字,我们使用集合把出现过的数字进行记录。
上代码

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<string>
#include<sstream>
#define maxn 1000000+10
using namespace std;

int n, k;
set<int>se;
int cal(int n, int k)			//计算后取k位;
{
	stringstream ss;
	ss << (long long)k*k;
	string s = ss.str();
	if (s.length() > n)		//与谁比较!!!!!!
		s = s.substr(0,n);
	//cout << s << endl;;
	stringstream ss2(s);
	int ans;
	ss2 >> ans;
	return ans;
}
int main()
{
	int T;
	cin >> T;
	while (T--)
	{
		cin >> n >> k;
		
			 ans = k;
			while (!se.count(k))			//以前没有出现过;
			{
				//cout << k << endl;
				se.insert(k);
				k =cal(n, k);
				if (k > ans) ans = k;
			}
			cout<<ans<<endl;
		}
		return 0;
}

这个算法运行时会异常慢,主要数字符的输入输出流,我们尝试优化 因为字符串的输入流满我们将其替换。因为计算的数不可能超过100位,我们定义一个100位的数组就足够了,当然为了保险起见,也可以将数组开大。

int self_cal(int n, int k)
{
	int a[100];
	long long kk = k * k;
	int len = 0;
	int i = 1;
	if (!k)   return 0;
	while (kk > 0)
	{
		a[len++] = kk % 10;	
		kk /= 10;
	}
	if (n > len)		n = len;
	int ans = 0;
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		ans = ans * 10 + a[--len];
	}
	return ans;
}

这样的话运行时间就会降低了,还有一种方法可以降到更低,那就是Floyd判圈法,想象一下如果两个孩子赛跑,如果是直线跑道,速度慢的孩子和速度快的孩子永远不可能相遇,但如果时第二种情况,就迟早能相遇。
在这里插入图片描述

		int ans = k;
		int k2 = k,k1=k;
		do {				//floyd套圈法;
			k1 = cal(n,k1);
			k2 = cal(n, k2); if (k2 > ans)	ans = k2; //cout << k2<<endl;
			k2 = cal(n, k2); if (k2 > ans)ans = k2;	//cout << k2<<endl;
		} while (k2 != k1);		
		cout << ans << endl;
潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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