第14周OJ平台项目-输出杨辉三角

本文介绍了一个使用C++编写的程序,该程序能够根据用户输入的行数生成相应的杨辉三角形。通过二维数组和循环语句实现了杨辉三角的生成,并详细展示了程序的源代码及运行结果。

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*copyright (c)2014,烟台大学计算机学院
*All rights reserved
*文件名称:123.cpp
*作者:孙春红
*完成日期:2014年12月7日
*版本号:v1.0
*
*问题描述:1
 1 1
 1 2 1
 1 3 3 1
 1 4 6 4 1
 1 5 10 10 5 1
上面的图形熟悉吗?这是大名鼎鼎的杨辉三角。
 杨辉三角可不只是数学游戏,在实际应用中有大用。例如两个未知数x、y之和的n
 次方的系数问题,(x+y)^1=x+y,系数为1, 1,(x+y)^2=x^2+2xy+y^2,系数是1,2,1,
 立方、四次方,你可以继续下去,这不就是杨辉三角的各行吗?
 所以,生成了杨辉三解,解决的就是多项式展开问题。而多项式,解决的实际问题更广了。
 编写程序,输入行数,输出杨辉三角.
 *输入描述:输入一个整数,代表杨辉三角的行数;
 *程序输出:输出指定行数的杨辉三角.
 */
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int a[30][30],n;
    cin>>n;
//使n行第1列和对角的元素均为1
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        a[i][0]=1;
        a[i][i]=1;
    }
//从第3行开始,按规律求和
    for (int i=0; i<n; i++)
        for (int j=1; j<i; j++)
        {
            a[i][j]=a[i-1][j]+a[i-1][j-1];
        }
//输出结果
    for (int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<i; j++)
        {
            cout<<a[i][j]<<" ";
        }
        cout<<a[i][i]<<endl;
    }
    return 0;
}

运行结果:

知识点总结:

运用二维数组以及循环语句,理解杨辉三角的规律,编写程序,得到想要的结果。


### 东方博宜 OJ 1368 蜜蜂路线 C++ 算法 解题思路 蜜蜂路线问题的核心是动态规划。问题描述为:一只小蜜蜂从第1个巢穴出发,可以向前跳1步或2步到达下一个巢穴,求从第1个巢穴到第n个巢穴的不同路径数。 #### 动态规划状态定义 定义 `dp[i]` 表示从第1个巢穴到第i个巢穴的不同路径数。根据题目条件,蜜蜂可以从第 `i-1` 或者 `i-2` 巢穴跳到第 `i` 巢穴,因此有以下递推关系: \[ dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] \] 初始条件为: \[ dp[1] = 1, \quad dp[2] = 2 \] #### 高精度处理 由于结果可能非常大(题目要求支持 \(1 \leq M, N \leq 1000\)),需要使用高精度计算来存储和操作大整数[^4]。 以下是完整的C++代码实现: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 高精度数组表示 vector<int> add(const vector<int>& a, const vector<int>& b) { vector<int> c; int t = 0; for (int i = 0; i < a.size() || i < b.size(); ++i) { if (i < a.size()) t += a[i]; if (i < b.size()) t += b[i]; c.push_back(t % 10); t /= 10; } if (t) c.push_back(t); return c; } int main() { int m, n; cin >> m >> n; // 初始化高精度数组 vector<vector<int>> dp(n - m + 2, vector<int>()); dp[1].push_back(1); // dp[1] = 1 if (n - m + 1 >= 2) dp[2].push_back(2); // dp[2] = 2 // 动态规划计算 for (int i = 3; i <= n - m + 1; ++i) { dp[i] = add(dp[i - 1], dp[i - 2]); } // 输出结果 for (int i = dp[n - m + 1].size() - 1; i >= 0; --i) { cout << dp[n - m + 1][i]; } cout << endl; return 0; } ``` #### 代码说明 1. **高精度加法**:函数 `add` 实现了两个高精度数字的相加操作。 2. **初始化**:`dp[1]` 和 `dp[2]` 分别初始化为 `[1]` 和 `[2]`。 3. **动态规划递推**:通过 `for` 循环完成从 `dp[3]` 到 `dp[n-m+1]` 的计算。 4. **输出结果**:将最终的高精度结果倒序输出。 此算法的时间复杂度为 \(O(N)\),空间复杂度也为 \(O(N)\),适合解决本题的大数据范围需求。 #### 注意事项 - 输入的 \(m\) 和 \(n\) 满足 \(1 \leq m \leq n \leq 1000\)。 - 高精度数组的每一位存储的是数字的一个十进制位,低位存放在数组的前面,高位存放在数组的后面。 ---
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