XTU OJ 1210 Happy Number (暴力+打表)

本文介绍了快乐数的概念,即只包含7或仅有一个非7的数字。题目要求为给定整数n,计算1到n之间快乐数的个数。输入包含测试用例数t和每个测试用例的整数n,输出每个测试用例的快乐数数量。样例输入和输出展示了具体的操作过程。

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Problem Description

Recently, Mr. Xie learn the concept of happy number. A happy number is a number contain all digit 7 or only 1 digit other than 7. For example, 777 is a happy number because 777 contail all digit 7, 7177 and 87777 both happy number because only 1 digit other than 7. Whereas 887,799 9807,12345, all of them are not happy number. Now Mr. xie want to know for a given integer n, how many number among [1,n] are happy numbers, but counting them one by one is slow, can you help him?

Input

First line an integer t indicate there are t testcases(1≤t≤100). Then t lines follow, each line an integer n(1≤n≤106, n don't have leading zero).

Outpu
### 关于 XTU OJ 平台上的 K-Good Number 问题 #### 题目描述 题目要求计算 n 位无前导零的二进制数中,“好数”的数量。所谓“好数”,是指该数的二进制表示中,数码 `1` 的个数大于数码 `0` 的个数。 --- #### 解题思路 为了求解此问题,可以采用动态规划的方法来高效解决: 1. **状态定义** 定义 `dp[i][j]` 表示 i 位二进制数中,有 j 个 `1` 的所有可能组合的数量[^5]。 2. **转移方程** 对于每一位二进制数,可以选择填入 `0` 或者 `1`: - 填入 `0`: 则当前的状态由上一位少一个位置且相同数量的 `1` 转移而来,即 `dp[i][j] += dp[i-1][j]`。 - 填入 `1`: 当前的状态由上一位少一个位置且 `1` 数量减少一的情况转移而来,即 `dp[i][j] += dp[i-1][j-1]`。 3. **边界条件** 初始化时,当只有一位二进制数时: - 若只有一个 `1` (`dp[1][1]=1`); - 若只有 `0` (`dp[1][0]=1`)。 4. **最终结果** 计算满足条件的结果:对于给定的 n 位二进制数,统计其中 `1` 的个数严格大于 `0` 的情况总数。由于最高位不能为 `0` (因为不允许前导零),因此需要特别处理第一位固定为 `1` 后剩余部分的可能性。 --- #### 动态规划实现代码 以下是基于上述分析的 Python 实现代码: ```python def count_good_numbers(n): MOD = 10**9 + 7 # Initialize DP table with zeros dp = [[0]*(n+1) for _ in range(n+1)] # Base case initialization dp[0][0] = 1 # Fill the DP table using recurrence relations for i in range(1, n+1): # For each bit position from 1 to n for j in range(i+1): # Possible number of '1's at this stage if j > 0: dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i-1][j-1]) % MOD # Case when current bit is '1' dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i-1][j]) % MOD # Case when current bit is '0' result = 0 for ones in range((n//2)+1, n+1): # Count cases where '1' exceeds '0' result = (result + dp[n][ones]) % MOD return result # Example usage if __name__ == "__main__": n = int(input()) print(count_good_numbers(n)) ``` --- #### 复杂度分析 - 时间复杂度: \(O(n^2)\), 主要来源于双重循环填充 DP 表格。 - 空间复杂度: \(O(n^2)\), 使用二维数组存储中间状态。 通过优化空间复杂度(仅保留两行数据),可进一步降低内存消耗至 \(O(n)\)。 --- ###
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