HDOJ2099_整数的尾数

本文介绍了一种解决HDOJ2099_整数的尾数问题的方法,通过遍历0~99的数字找到所有可能的解。代码使用C语言实现,对最后两位数进行遍历判断,当满足条件时输出结果。

一道我以为不会这么简单,然后暴力盲打竟然给过了的题。

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HDOJ2099_整数的尾数

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<ctype.h>
#include<math.h>

int main()
{
    int a,b,n;
    int i,j;
    while(scanf("%d %d",&a,&b)!=EOF)
    {
        int n2[100];
        int cnt=0;
        if(a==0&&b==0)
        {
            break;
        }
        for(i=0;i<=99;i++)
        {
            if((a*100+i)%b==0)
            {
                n2[cnt++]=i;
            }
        }
        for(i=0;i<cnt;i++)
        {
            printf("%02d",n2[i]);
            i==cnt-1?printf("\n"):printf(" ");
        }
    }
    return 0;
}
思路

很简单,就是对最后的两位数进行0~99的遍历一遍,找出所有的可能就OK了。

转载于:https://www.cnblogs.com/heihuifei/p/10467276.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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