hdoj 1005 NUMBER Sequence

本文分享了抽屉原理的数学概念,并通过代码实例展示了如何利用抽屉原理解决实际问题,特别关注了循环节在解决大数值问题时的作用。

这道题我做了半天也做不出来,真是太惭愧了,后来上网一搜,发现这个题用到了精妙得数学方法,在这里和大家分享下!

        

                           抽屉原理

桌上有十个苹果,要把这十个苹果放到九个抽屉里,无论怎样放,我们会发现至少会有一个抽屉里面至少放两个苹果。这一现象就是我们所说的抽屉原理抽屉原理的一般含义为:如果每个抽屉代表一个集合,每一个苹果就可以代表一个元素,假如有n+1个元素放到n个集合中去,其中必定有一个集合里至少有两个元素。抽屉原理有时也被称为鸽巢原理。它是组合数学中一个重要的原理。

                  自己的wa码

<pre name="code" class="cpp">#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define max 100000
int n[max];
int main()
{ int a,b,i,m;
  while(scanf("%d%d%d",&a,&b,&m)!=EOF)
  { //if(a==b&&b==m&&a==0) break; 
    if(a==b==m&&a==0) break;  
    //if(a==b==m==0) break; 
    
  	 n[1]=1;   
  	 n[2]=1;
  	for(i=3;i<=m;i++)
  	{
  		n[i]=(a*n[i-1]+b*n[i-2])%7;
	}	
	printf("%d\n",n[m]);
	
  }
 	return 0;
}




              网上的ac码

<span style="color:#333333;">#include<stdio.h>  
int main()  
{  
    int    A,B,i;  
    long int n;  
    while(scanf("%d%d%ld",&A,&B,&n))  
    {  
        int a[50];  //必须定义成数组形式 
        a[1]=1;  
        a[2]=1;  
        if((A+B+n)==0)break;  
        for(i=3;i<=48;i++)  
        {  
            a[i]=(A*a[i-1]+B*a[i-2])%7;  
        }  
        n=n%48;  //找到循环节 
        a[0]=a[48];  
        printf("%d\n",a[n]);  
    }  
    return 0;  
}  </span>
<span style="color:#333333;">
</span>
<span style="color:#333333;">
</span>
<span style="color:#ff0000;">总结与反思</span>

这题的关键就在于时间,因为n可能很大很大.但因为有mod 7,所以f(n)取值是0-6,共7个取值,而f(n)又由f(n-1) 和 f(n-2)两个决定,因此最多有7*7=49种可能的组合,因此在50以内必然出现循环,所以我们用数组模拟前49组数组,后面的数据只要mod (模除)循环节就可以了,对应的的数组里头取值。





先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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