poj 2247

本文介绍了一种使用枚举算法寻找特定数值序列的方法。通过多层循环递增的方式,该算法可以有效地找出符合特定条件的“谦逊数”。此外,文章还展示了如何利用C++实现这一算法,并提供了一个完整的代码示例。

枚举,貌似数据量挺大的,其实不大,就看最深层的tot加了多少次,就可估计出真正的规模

//枚举
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#define ll long long
using namespace std;
const int maxn=2000000000;
int num[10000];
int main()
{	
	ll i1,i2,i3,i4;//注意long long 因为虽然按理说是不会爆int,相乘这个过程可能会溢出
	int tot=0;
	for(i1=1;i1<=maxn;i1*=2)
	{
		for(i2=1;i1*i2<=maxn;i2*=3)
		{
			for(i3=1;i1*i2*i3<=maxn;i3*=5)
			{
				for(i4=1;i1*i2*i3*i4<=maxn;i4*=7)
					num[tot++]=i1*i2*i3*i4;
			}
		}
	}
	sort(num,num+tot);
	int n;
	while(scanf("%d",&n)&&n)
	{
		if(n%100==11) printf("The %dth humble number is %d.\n",n,num[n-1]);
		else if(n%100==12) printf("The %dth humble number is %d.\n",n,num[n-1]);
		else if(n%100==13) printf("The %dth humble number is %d.\n",n,num[n-1]);
		else if(n%10==1) printf("The %dst humble number is %d.\n",n,num[n-1]);
		else if(n%10==2) printf("The %dnd humble number is %d.\n",n,num[n-1]);
		else if(n%10==3) printf("The %drd humble number is %d.\n",n,num[n-1]);
		else printf("The %dth humble number is %d.\n",n,num[n-1]);
	}
	return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/lj030/archive/2012/12/31/3002275.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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