阶乘尾零

本文介绍了一种高效算法,用于计算n的阶乘中尾随零的数量。该算法通过计算1到n中5的倍数的数量来间接得出尾随零的数量。

题目描述

请设计一个算法,计算n的阶乘有多少个尾随零。

给定一个int n,请返回n的阶乘的尾零个数。保证n为正整数。

测试样例:
5

返回:1

时间限制:3秒空间限制:32768K

解析:常规解法计算出结果之后再进行计算得到0的个数是时间超限的,因此应该寻求跟简单的方法,计算得到0的个数,可以理解成阶乘结果可以分解出多少个10相乘,而10又是2和5相乘的结果。因此,只要计算出1-n中有多少个2和5即可,因2的个数会远大于5的个数,即知道5的个数既可以得到0的个数。
如100,100/5=20,20/5=4,4/5=0。因此100中5的个数为20+4+0=24个。
public int getFactorSuffixZero(int n){
		int count = 0;
		while(n/5 != 0){
			count += n/5;
			n = n/5;
		}
		return count;
	}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/woniu4/p/4686091.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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