POJ 1426 Find The Multiple

Find The Multiple
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 21832 Accepted: 8975 Special Judge

Description

Given a positive integer n, write a program to find out a nonzero multiple m of n whose decimal representation contains only the digits 0 and 1. You may assume that n is not greater than 200 and there is a corresponding m containing no more than 100 decimal digits.

Input

The input file may contain multiple test cases. Each line contains a value of n (1 <= n <= 200). A line containing a zero terminates the input.

Output

For each value of n in the input print a line containing the corresponding value of m. The decimal representation of m must not contain more than 100 digits. If there are multiple solutions for a given value of n, any one of them is acceptable.

Sample Input

2
6
19
0

Sample Output

10
100100100100100100
111111111111111111

题目传送门:POJ1426 Find The Multiple

题目挺简单的,就是输入一个数n,让你求一个数能整除n。但是这个数只能由0和1组成。

思路就是BFS来破咯,设需要求的这个数为x。x从1开始,如果能整除n就输出,不能的话。分别求出x=x*10,x=x*10+1,也就是在x后填了1或0,再去看能不能整除。还不能整除就再重复上述操作。挺简单的吧~  题目上面写着 Special Judge,说明答案不止一个,输出一个符合题目要求的就ok啦~ 下面是AC代码【本题交G++,交C++超时】

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;
void bfs(int n)
{
    queue<long long>Q;
    Q.push(1);
    while(!Q.empty())
    {
        long long x;
        x=Q.front();
        Q.pop();
        if(x%n==0)
        {
            printf("%lld\n",x);
            return ;
        }
        Q.push(x*10);
        Q.push(x*10+1);
    }
}

int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d",&n) &&n)
    {
        bfs(n);
    }
    return 0;
}


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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