hdu 1018 big number (有个组合公式)

因为有个组合公式 所以转了,再慢慢领悟。



Big Number

Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 6291    Accepted Submission(s): 2836

Problem Description
In many applications very large integers numbers are required. Some of these applications are using keys for secure transmission of data, encryption, etc. In this problem you are given a number, you have to determine the number of digits in the factorial of the number.
 

 

Input
Input consists of several lines of integer numbers. The first line contains an integer n, which is the number of cases to be tested, followed by n lines, one integer 1 ≤ n ≤ 10 7 on each line.
 

 

Output
The output contains the number of digits in the factorial of the integers appearing in the input.
 

 

Sample Input
2
10
20
 

 

Sample Output
7
19
  题意就是求一个数阶乘的位数!
#include <stdio.h>
#include <math.h>
void main()
{
 int count,var,j;
 double sum;
 scanf("%d",&count);
 while(count--)
 {
  sum=0;
  scanf("%d",&var);
  for(j=1;j<=var;j++)
   sum+=log10(j);
  printf("%d\n",(int)sum+1);
 }
}


这是最简单的方法,但是耗时长,406ms。
好吧!我们换个方法:
这需要组合数学的知识。log10(n!) = log10(sqrt(2 * pi * n)) + n * log10(n / e)
Problem ID: 1018
Problem Title: 
Run result: Accept
Run time:0MS
Run memory:332KB
//System Comment End//
#include <iostream>
#include <cmath>
#define PI 3.14159265
int n;
int num,ans;
void solve()
{
    double t;
    int i;
    t = (num*log(num) - num + 0.5*log(2*num*PI))/log(10);
    ans = t+1;
    printf("%d\n",ans);
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        while(n--)
        {
            scanf("%d",&num);
            solve();
        }
    }
    return 0;
}


基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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