hdu - 2608 -0 or 1(规律)

本文探讨了一个关于数学问题的解决方法,通过定义T(n)和S(n)来求解特定数学序列的问题,并提供了输入输出样例进行说明。算法通过打表方式优化求解过程,适用于快速获取特定范围内的序列和其模2后的结果。

0 or 1

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Problem Description
Solving problem is a interesting thing. Yifenfei like to slove different problem,because he think it is a way let him more intelligent. But as we know,yifenfei is weak in math. When he come up against a difficult math problem, he always try to get a hand. Now the problem is coming! Let we
define T(n) as the sum of all numbers which are positive integers can divied n. and S(n) = T(1) + T(2) + T(3)…..+T(n). 
 

Input
The first line of the input contains an integer T which means the number of test cases. Then T lines follow, each line consists of only one positive integers n. You may assume the integer will not exceed 2^31.
 

Output
For each test case, you should output one lines of one integer S(n) %2. So you may see the answer is always 0 or 1 .
 

Sample Input
3 1 2 3
 

Sample Output
1 0 0
Hint
Hint S(3) = T(1) + T(2) +T(3) = 1 + (1+2) + (1+3) = 8 S(3) % 2 = 0


题目不多解释了。

打表前50个元素如下

10011110111111100111111100000001111000000000000010.....

经过打表之后,发现转折点(0->1或者1->0)

有如下规律

1 1 平方根为:1
2 0
4 1 平方根为:2
8 0
9 1 平方根为:3
16 0 平方根为:4
18 1
25 0 平方根为:5
32 1
36 0 平方根为:6
49 1 平方根为:7
50 0
64 1 平方根为:8
72 0
81 1 平方根为:9
98 0
100 1 平方根为:10
121 0 平方根为:11
128 1
144 0 平方根为:12
162 1

其他非平方数的数均是由2与一个平方数相乘得到,如18=2*9,50=2*25,98=2*49


于是乎打表。把所有转折点打出来。

再现行查看给的n属于哪个范围即可!


CODE:

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const __int64 inf=1<<31;
__int64 num[100000];
int main()
{
	__int64 i,j;
	num[0]=0;
	for(i=1;i<=46368;i++)
		num[i]=i*i;
	int cnt=i;
	for(i=0;i<=46368;i++)
		num[cnt++]=num[i]<<1;

	sort(num,num+cnt);
	int t,n;
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		scanf("%d",&n);
		for(i=2;i<cnt;i++)
		{
			if(n>=num[i]&&n<num[i+1])
			{
				printf("%d\n",(i+1)&1);
				break;
			}
		}
	}
	return 0;
}



HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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