[codeVS3943] 数学奇才琪露诺

本文介绍了一道趣味数学题的解决方案,该题要求找出指定区间内满足特定数位之和与幂运算条件的整数。通过预先计算0到72间所有可能的数位和,并对每个数位和执行给定的幂运算、乘法和加减法操作,筛选出符合条件的有趣数字。

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题目描述 Description

作为上白泽慧音老师的出色弟子,数学奇才琪露诺在算术方面有很深的造诣。今天,codevs有幸请到了这位数学界的奇葩作为本场考试的第一题主考官。

琪露诺喜欢0-9之间的数字,她喜欢将十进制非负数字的每一位一一识别出来,再将它们用计算器加起来,也即数字的数位之和,例如,对于1234,琪露诺会用计算器算出1+2+3+4=10。

琪露诺不仅会使用计算器的加法,还会使用计算器的减法、乘法和求幂操作,她觉得一个数x对她来说是有趣的,当且仅当她将x的数位之和算出来后,进行求k次幂的操作,再乘p,再加上或减去|q|得到的数恰好还是x

琪露诺是非常好奇,在一段区间[l,r]以内的所有整数x里,有多少个x对她来说是有趣的,她希望你能帮她解决这个问题。

 

输入描述 Input Description

    第一行三个整数k,p和q,表示求k次幂,乘以p,如果q为正则加上|q|,如果非正则减去|q|。

第二行两个非负整数l和r,表示所求的区间,保证l≤r。

 

输出描述 Output Description

第一行一个非负整数n,表示有多少个有趣的x

如果为n正,则第二行升序输出n个非负整数,表示这n个有趣的数字,数字之间用一个空格隔开,行末可以有多余空格。

 

样例输入 Sample Input

2 2 -1

1 999

 

样例输出 Sample Output

4

1 31 337 967

 

数据范围及提示 Data Size & Hint

对于100%的数据,有1≤k≤5,0≤p,|q|≤10000,0≤l≤r≤109

思路

很显然我们不可能直接对每个数进行验证;

但是,数位和的话,似乎只有0~72这些极少的情况;

于是,我们就可以根据数位,先打个表。。。然后问题解决了。

代码实现

 1 #include<cstdio>
 2 #include<algorithm>
 3 using namespace std;
 4 int k,p,q,l,r,ans;
 5 int s[100];
 6 long long a,b,c;
 7 int main(){
 8     scanf("%d%d%d",&k,&p,&q);
 9     scanf("%d%d",&l,&r);
10     for(int i=0;i<=72;i++){
11         a=1,b=0;
12         for(int j=1;j<=k;j++) a*=i;
13         a*=p,a+=q,c=a;
14         while(a) b+=a%10,a/=10;
15         if(b==i&&l<=c&&c<=r) s[ans++]=c;
16     }
17     printf("%d\n",ans);
18     for(int i=0;i<ans;i++) printf("%d ",s[i]);
19     putchar('\n');
20     return 0;
21 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/J-william/p/7200509.html

### Pandas 中 `unstack()` 方法将列索引转换为行索引的使用说明 `unstack()` 是 Pandas 提供的一种数据重塑方法,主要用于将多层索引中的行索引旋转为列索引。通过该方法,可以实现从行到列的维度转换,从而更方便地进行数据分析和可视化[^4]。 #### 1. 基本概念 `unstack()` 的核心功能是将 Series 或 DataFrame 中的行索引转换为列索引。如果数据具有多层索引(MultiIndex),则可以通过指定 `level` 参数来选择需要解栈的具体层级。默认情况下,`level=-1`,即最内层的索引会被解栈。 #### 2. 使用方式 以下是 `unstack()` 的基本语法: ```python DataFrame.unstack(level=-1, fill_value=None) ``` - **level**: 指定需要解栈的层级,默认值为 `-1`,表示最内层索引。 - **fill_value**: 用于替换缺失值的值。如果未指定,则默认为 `NaN`。 #### 3. 示例代码 以下是一个完整的示例,展示如何使用 `unstack()` 将列索引转换为行索引: ```python import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = { "姓名": ["古明地觉", "", "芙兰朵"], "科目": ["数学", "英语", "语文"], "分数": [95, 91, 87] } df = pd.DataFrame(data) # 将"姓名"和"科目"设置为索引,并提取"分数"列 two_level_index_series = df.set_index(["姓名", "科目"])["分数"] print("原始 Series 数据:") print(two_level_index_series) # 使用 unstack() 将二级索引转换为列 new_df = two_level_index_series.unstack() print("\n使用 unstack() 后的数据:") print(new_df) ``` 运行结果如下: ``` 原始 Series 数据: 姓名 科目 古明地觉 数学 95 英语 91 芙兰朵 语文 87 使用 unstack() 后的数据: 科目 数学 英语 语文 姓名 古明地觉 95.0 NaN NaN NaN 91.0 NaN 芙兰朵 NaN NaN 87.0 ``` #### 4. 处理多级索引 当数据具有多层索引时,可以指定 `level` 参数来控制哪一层索引被解栈。例如: ```python # 创建一个多层索引的 Series tuples = [ ("first", "one"), ("first", "two"), ("second", "one"), ("second", "two") ] index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["level_1", "level_2"]) series = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=index) print("原始多层索引 Series 数据:") print(series) # 对第一层索引进行解栈 unstacked_data = series.unstack(level=0) print("\n对第一层索引解栈后的数据:") print(unstacked_data) ``` 运行结果如下: ``` 原始多层索引 Series 数据: level_1 level_2 first one 1 two 2 second one 3 two 4 对第一层索引解栈后的数据: level_2 first second level_1 one 1.0 3.0 two 2.0 4.0 ``` #### 5. 替换缺失值 在某些情况下,`unstack()` 可能会导致数据中出现缺失值(`NaN`)。可以通过 `fill_value` 参数来替换这些缺失值: ```python # 使用 fill_value 参数替换 NaN filled_unstacked_data = series.unstack(level=0, fill_value=0) print("\n使用 fill_value 参数替换 NaN 后的数据:") print(filled_unstacked_data) ``` 运行结果如下: ``` 使用 fill_value 参数替换 NaN 后的数据: level_2 first second level_1 one 1 3 two 2 4 ``` #### 6. 注意事项 - 如果数据结构过于复杂,可能需要结合 `stack()` 和 `unstack()` 来完成特定的重塑需求。 - 在调用 `unstack()` 后,可能会生成新的多层索引结构,需要根据实际情况调整数据格式。 - 如果需要将索引重置为普通列,可以使用 `reset_index()` 方法[^4]。
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