2270 问题 G: 蓝桥杯2016年第七届真题-四平方和

该博客讨论了四平方和定理,即每个正整数可以表示为最多4个正整数的平方和。文章通过拉格朗日定理给出了一个优化的排序算法,用于找到正整数的一种特定表示,并确保结果的四个数有序。示例展示了如何将给定的正整数5表示为四个非负整数的平方和,并输出排序后的结果。解题思路中提到的优化是通过逐步增加平方项来寻找满足条件的最小非负整数组合。

题目描述

四平方和定理,又称为拉格朗日定理:
每个正整数都可以表示为至多4个正整数的平方和。
如果把0包括进去,就正好可以表示为4个数的平方和。

比如:
5 = 0^2 + 0^2 + 1^2 + 2^2
7 = 1^2 + 1^2 + 1^2 + 2^2
(^符号表示乘方的意思)

对于一个给定的正整数,可能存在多种平方和的表示法。
要求你对4个数排序:
0 <= a <= b <= c <= d
并对所有的可能表示法按 a,b,c,d 为联合主键升序排列,最后输出第一个表示法

输入

程序输入为一个正整数N (N<5000000)

输出

要求输出4个非负整数,按从小到大排序,中间用空格分开

样例输入

5

样例输出

0 0 1 2

解题思路

a,b,c,d各自小于后面的数,那么可以在此基础上进行优化

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
	int n;
	cin>>n;
	for(int i=0;i<=sqrt(n/4);i++)
	for(int j=i;j<=sqrt(n/3);j++)
	for(int k=j;k<=sqrt(n/2);k++){
		int l=sqrt(n-i*i-j*j-k*k);
		double l1=sqrt(n-i*i-j*j-k*k);
		if(l1==l){
			cout<<i<<" "<<j<<" "<<k<<" "<<l;
			return 0;
		}
	}
} 

### 蓝桥杯2025第十六届省赛最短距离目解析 目前尚未有官方发布的蓝桥杯2025第十六届省赛的具体目和解析,因为该赛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赛形式以及类似的最短路径问题[^3],可以推测此类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。 #### 基于假设的目描述 假定蓝桥杯2025第十六届省赛有一道关于最短距离的目如下: > 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. 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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