2018.08.18 NOIP模拟 game(数位dp)

本文介绍了NOIP2015-SHY4竞赛中的一个有趣的游戏规则及其背后的数位DP算法实现。文章详细解析了如何通过数位DP算法解决在特定区间内找出含有7或7的倍数的问题,并提供了完整的C++代码示例。

Game
题目背景
SOURCE:NOIP2015-SHY4

题目描述
Alice 和 Bob 正在玩一个游戏,两个人从 1 轮流开始报数,如果遇到 7 的倍数或者遇到的这个数的十进制表示中含 7 ,则遇到的那个人需要喊“过”。
例如:
1 2 3 4 5 6 过 8 9 10 11 12 13 过 15 16 过 18 ……
游戏过后,Bob 提出了一个问题:在区间 [L,R] 里有多少数要喊“过”?

输入格式
第一行一个整数 N ,表示共有 N 组数据。
接下来 N 行,每行两个整数 L 和 R ,表示区间 [L,R] 。

输出格式
共 N 行,每行一个整数。分别表示每一组数据的答案。

样例数据 1
输入 

3
5 10
7 30
2 100
输出

1
6
30
备注
【数据范围】
对 40% 的输入数据 :N≤30, L,R≤10^6
对 70% 的输入数据 :N≤300, L,R≤10^9
对 100% 的输入数据 :N≤3000, L,R≤10^18

sb数位dp,考试的时候输出时用的是lld丢了30分excuse me?
代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
int n,num[20],len;
ll L,R,dp[20][7][2][2];
inline ll dfs(int pos,int mod,bool sev,bool limit){
    if(dp[pos][mod][sev][limit]!=-1)return dp[pos][mod][sev][limit];
    if(pos==len+1)return dp[pos][mod][sev][limit]=(sev||mod==0);
    int up=limit?num[pos]:9;
    ll tmp=0;
    for(int i=0;i<=up;++i)tmp+=dfs((pos+1),(((mod<<3)+(mod<<1)+i)%7),(i==7||sev),(limit&&i==up));
    return dp[pos][mod][sev][limit]=tmp;
}
inline ll solve(ll x){
    len=0;
    memset(dp,-1,sizeof(dp));
    while(x)num[++len]=x-x/10*10,x/=10;
    reverse(num+1,num+len+1);
    return dfs(1,0,false,true);
}
int main(){
    scanf("%d",&n);
    while(n--)scanf("%lld%lld",&L,&R),printf("%lld\n",solve(R)-solve(L-1));
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/ldxcaicai/p/9738371.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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