usaco 3.1 Humble Numbers

本文介绍了一种高效的算法来解决丑数问题。通过使用计数器跟踪已知丑数与给定素数的乘积,避免了传统优先队列方法可能导致的内存溢出问题。该算法能够快速找到第N小的丑数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

给出K个素数,从这些数中取出任意个,每个数乘上任意遍,得到的这些数的集合叫做丑数,求集合中第N小的数。

一般的做法是,将这些素数放入优先队列,将队首元素弹出,将这个队首元素乘上每个素数的结果存入队列,从队列中pop出的第N个数就是第N小。

但这种做法在一些特殊输入下会导致队列内存爆掉。

另一种效率更高的的做法是:给每个素数设置一个计数器,计数器中的值表示它和已知的前i小个丑数已经乘

/*
ID: modengd1
PROG: humble
LANG: C++
*/
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <memory.h>
using namespace std;
int prim[100];
int counter[100];
int d[100001];
int main()
{
    freopen("humble.in","r",stdin);
    freopen("humble.out","w",stdout);
    int K,N;
    scanf("%d%d",&K,&N);
    for(int i=0;i<K;i++)
        scanf("%d",&prim[i]);
    d[0]=1;
    memset(counter,0,sizeof(counter));
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        int temp=0x7fffffff;
        for(int j=0;j<K;j++)
        {
            while(prim[j]*d[counter[j]]<=d[i-1])
                counter[j]++;
            if(prim[j]*d[counter[j]]<temp)
            {
                temp=prim[j]*d[counter[j]];
            }
        }
        d[i]=temp;
    }
    cout<<d[N]<<endl;
    return 0;
}

  

过了。

每次生成一个丑数之后,找到一个最小的比这个丑数最大的,前面的丑数乘给定素数的积。这个最小的积就是下一小的丑数,这样生成N个丑数,就得到了解。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/modengdubai/p/4803843.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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