CCF——2019/12/15——第五题——魔数(10分)

本文介绍了一个使用C++实现的模数求和算法,该算法通过输入一系列整数并计算这些整数对特定模数取余后的和。文章详细展示了算法的实现过程,包括读取输入、进行计算以及输出结果。
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/*10分....*/

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cmath>


using namespace std;

const int M = 1e5;
int a[M];

int f(int x){
	return x % 2019;
}

bool is_dig(char c){
	if(c=='0' || c=='1' || c=='2' || c=='3' || c=='4' || c=='5' || c=='6' || c=='7' || c=='8' || c=='9'){
		return true;
	}
	
	return false;
}

void f2(string s,int x){
	for(int i=s.length(); i>0; i--){
		if(s[i] )
	}
}

int main(void)
{
	string U0 = "314882150829468584";
	string U1 = "427197303358170108";
	string U2 ="1022292690726729920";
	string U3 = "1698479428772363217";
	string U4 = "2006101093849356424";
	
	int n,q;
	cin >> n >> q;
	
	for(int i=1; i<=n; i++){
		a[i] = i;
	}
	
	for(int i=0; i<q; i++){
		int l,r;
		cin >> l >> r;
		
		int sum = 0;
		for(int j=l; j<=r; j++){
			sum += f(j);
		}
		
		cout << sum;
		
		int t = sum % 5;
		
		
		
	} 

	
	return 0;
}

10分 

 

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### 关于第34次CCF CSP认证第三的解答 目前提供的引用资料中并未直接提及第34次CCF CSP认证的具体第三内容及其详细解答。然而,可以通过析已有的参考资料以及常见的CSP认证目特点来进行推测。 #### 已知信息总结 - **引用[1]** 提供了关于第3次CCF CSP认证的相关真解析[^1]。 - **引用[2]** 讨论了第十三次CCF CSP认证中的某道目(棋局评估),并提到了一些实现细节和错误原因[^2]。 - **引用[3]** 给出了第34次CCF CSP认证的第一“矩阵重塑”的满解决方案,并指出该较为基础[^3]。 尽管上述引用未涉及具体第三的内容,但通常情况下,CCF CSP认证的第三会更注重算法设计能力、据结构应用能力和复杂度优化技巧。以下是基于常见模式的一个可能方向: --- ### 可能的方向与解决方法 假设第34次CCF CSP认证的第三是一个典型的动态规划或图论问,则可以从以下几个方面入手解决问: #### 动态规划类问 如果目属于动态规划范畴,一般需要定义状态转移方程。例如: ```python def solve_dp(n, m, data): dp = [[float('inf')] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(m + 1): if j >= data[i - 1]: dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - data[i - 1]] + 1) else: dp[i][j] = dp[i - 1][j] return dp[n][m] n, m = map(int, input().split()) data = list(map(int, input().split())) print(solve_dp(n, m, data)) ``` 此代码片段展示了一个简单的背包问求解过程,适用于部动态规划场景。 #### 图论类问 如果是图论相关问,可能会涉及到最短路径计算或者连通性判断等问。以下是一段Dijkstra算法的模板代码: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): dist = {node: float('inf') for node in graph} dist[start] = 0 heap = [(0, start)] while heap: current_dist, u = heapq.heappop(heap) if current_dist > dist[u]: continue for v, weight in graph[u].items(): distance = current_dist + weight if distance < dist[v]: dist[v] = distance heapq.heappush(heap, (distance, v)) return dist graph = { 'A': {'B': 1, 'C': 4}, 'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5}, 'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1}, 'D': {'B': 5, 'C': 1} } start_node = 'A' result = dijkstra(graph, start_node) print(result) ``` 这段代码实现了单源最短路径算法——Dijkstra算法,适合处理加权无向图上的距离计算问。 --- 由于当前缺乏具体的目描述,以上仅为通用框架示例。实际解答需依据官方发布的正式试为准。 --- ###
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