题目 2646: 蓝桥杯2020年第十一届国赛真题-循环小数

本文介绍了一种算法,该算法能够将指定循环节的循环小数转换为其对应的最简真分数形式,并通过示例展示了如何计算分子与分母。

题目描述

已知 S 是一个小于 1 的循环小数,请计算与 S 相等的最简真分数是多少。
例如 0 . 3333 · · · 等于 1/3,0 . 1666 · · · 等于 1/6。
 

输入

输入第一行包含两个整数 p 和 q,表示 S 的循环节是小数点后第 p 位到第q 位。第二行包含一个 q 位数,代表 S 的小数部分前 q 位。

输出

输出两个整数,用一个空格分隔,分别表示答案的分子和分母。

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1 6
142857

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提示

【评测用例规模与约定】
对于所有评测用例,1 ≤ p ≤ q ≤ 10

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long gcdMax(long x,long y){
	int temp;
	if(x>y)swap(x,y);//以y作为高位
	while(y%x!=0){
		temp=y%x;
		y=x;
		x=temp;
	}
	return x;
}
int main(){
	long p,q,L;//输入数据
	cin>>p>>q;
	cin>>L;
	long F,X,Y;
	F=L/pow(10,q-p+1);//存储循环体小数
	X=L-F;
	Y=pow(10,q)-pow(10,p-1);//X为分子,Y为分母
	long gcd;
	gcd=gcdMax(X,Y);//辗转相除法
	X/=gcd;
	Y/=gcd;
	cout<<X<<" "<<Y;
} 

### 蓝桥杯2025第十六届省最短距离题目解析 目前尚未有官方发布的蓝桥杯2025第十六届省的具体题目和解析,因为该事可能还未举行或未公开相关内容。然而,基于以往蓝桥杯的比形式以及类似的最短路径问题[^3],可以推测此类题目通常涉及图论中的广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法或者Floyd-Warshall算法。 #### 基于假设的题目描述 假定蓝桥杯2025第十六届省有一道关于最短距离的题目如下: > 输入三个正整数 `w` (1<w<21), `m` (1<m<10001), 和 `n` (1<n<10001),其中 `m != n`。这三个正整数表示一个建筑物内的楼层编号范围 `[m, n]` 及其宽度参数 `w`。每层楼之间的连接关系由某种特定规则定义(例如电梯、楼梯)。求从第 `m` 层到第 `n` 层的最短路线经过几层楼。 此类型的题目可以通过构建图模型来解决,并利用 BFS 来寻找最短路径。 --- #### 解决思路与代码实现 ##### 思路分析 为了找到从起点 `m` 到终点 `n` 的最短路径,可采用以下方法: - **建模**:将每一层视为图的一个节点,两层之间如果有直接可达的关系,则建立一条边。 - **算法选择**:由于本题仅需计算单源最短路径且权重均为单位权值,因此适合使用广度优先搜索(BFS)。 以下是 Python 实现代码示例: ```python from collections import deque def shortest_path(w, m, n): # 初始化队列并记录访问状态 queue = deque([(m, 0)]) # 当前层数及其步数 visited = set([m]) # 已经访问过的层数 while queue: current_floor, steps = queue.popleft() # 如果到达目标楼层则返回步数 if current_floor == n: return steps # 计算下一层可达的楼层 next_floors = [ current_floor + w, current_floor - w, current_floor * 2 # 假设存在特殊操作如乘法跳转 ] for floor in next_floors: if floor not in visited and 1 < floor < 10001: # 确保在合法范围内 visited.add(floor) queue.append((floor, steps + 1)) return -1 # 若无法达到目标楼层 # 测试样例 print(shortest_path(3, 2, 8)) # 输出应为具体步数值 ``` 上述代码通过 BFS 方法逐步扩展当前所在楼层的所有可能性,直到找到目标楼层为止。时间复杂度主要取决于图的规模,即 O(V+E),其中 V 是顶点数量,E 是边的数量。 --- #### 注意事项 1. 题目中可能会加入额外约束条件,比如某些楼层不可达或具有不同的跳跃规则。 2. 对于更大的数据范围,需要优化存储结构以减少内存消耗。 3. 如果涉及到加权图,则需要改用 Dijkstra 或其他适用算法。 --- ###
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