Codeforces897B Chtholly's request

本文介绍了一种高效算法,用于求解前k小的偶数长度回文数的和,并通过模运算返回结果。适用于k最大为1e5,p最大为1e9的情况。

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

题意
给你k和p,k最大是1e5,p最大是1e9。问你前k小的偶数长度的回文数的和,再模p。例如,11,22,1221,就是偶数长度的回文数。
思路
很容易想到,从1枚举到k,把每个数反向复制拼接起来,就是前k小的偶数长度的回文数。
比如前10小是:11,22,33,44,55,66,77,88,99,1001。这分别是1 2 3 4 5 6 7 8 9 10前10个数反向复制拼接起来得到的。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define MAXN 1000+10
using namespace std;
typedef long long ll;

ll k, p;

ll solve(ll x)
{
	ll t = x;
	ll x2 = 0;
	int sum = 0;
	while (t)
	{
		x = x * 10;
		sum++;
		x2 = x2 * 10;
		x2 += (t % 10);
		t = t / 10;
	}
	return (x + x2) % p;
}

int main()
{
	scanf("%I64d %I64d", &k, &p);

	ll ans = 0ll;
	for (ll i = 1; i <= k; i++)
		ans = (ans + solve(i)) % p;
	printf("%I64d\n", ans);

	return 0;
}


基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为台+后台模式开发 网站台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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