Rob Kolstad
Palindromes are numbers that read the same forwards as backwards. The number 12321 is a typical palindrome.
Given a number base B (2 <= B <= 20 base 10), print all the integers N (1 <= N <= 300 base 10) such that the square of N is palindromic when expressed in base B; also print the value of that palindromic square. Use the letters 'A', 'B', and so on to represent the digits 10, 11, and so on.
Print both the number and its square in base B.
PROGRAM NAME: palsquare
INPUT FORMAT
A single line with B, the base (specified in base 10).
SAMPLE INPUT (file palsquare.in)
10
OUTPUT FORMAT
Lines with two integers represented in base B. The first integer is the number whose square is palindromic; the second integer is the square itself.
SAMPLE OUTPUT (file palsquare.out)
1 1 2 4 3 9 11 121 22 484 26 676 101 10201 111 12321 121 14641 202 40804 212 44944 264 69696
题意:
输入M表示M进制,找出N在范围1到300(十进制)中所有N*N为回文串的数,输出N与N*N。比如当M=2时找出N在1~300(十进制)中,N*N为回文串的数,输出N和N*N,其中的N和N*N都用二进制来表示。
思路:
i从1循环到300,转换为N进制的操作封装在一个函数中,另外作为判断是否为回文串的操作封装在另一个函数中,最后在主函数的循环中直接调用两个函数即可判断出是否为回文串。M进制的M为1到20,说明最多用20进制来表示,则用一个数组来装M进制个位数的表示方式。
总体思路就是:将a和a平方转化为M进制(倒着存)后判断a平方是否为回文串(余数判断),是则输出,不是则判断下一个数。
AC:
/* TASK:palsquare LANG:C ID:sum-g1 */ #include<stdio.h> #include<string.h> int N,alength,blength; int a[20],b[20]; //a数组为还没平方时的数(已经转化为M进制)(倒序) //b数组为a数平方后的数(已经转化为M进制)(倒序) int change(int c) { int cs=c*c,i=1; while(c) {a[i++]=c%N;c/=N;} alength=i-1; i=1; while(cs) {b[i++]=cs%N;cs/=N;} blength=i-1; } //change为改变成M进制的数,存的方式为倒序 int judge() { int i,j; for(i=1,j=blength;i<=blength;i++,j--) if(b[i]!=b[j]) return 0; return 1; } //judge判断这个数是否为回文串,变量i从头开始向后遍历,变量j从尾开始向前遍历 //发现有一项不同就返回0,说明不同 int main() { FILE *fin =fopen("palsquare.in","r"); FILE *fout=fopen("palsquare.out","w"); int i,p; char k[20]="0123456789ABCDEFGHIJ"; //k数组为M进制的表示方式 fscanf(fin,"%d",&N); for(i=1;i<=300;i++) { change(i); if(judge()) { for(p=alength;p>=1;p--) fprintf(fout,"%c",k[a[p]]); //满足条件则输出a,记得从尾开始输出,因为前面是倒序存储的 fprintf(fout," "); for(p=blength;p>=1;p--) fprintf(fout,"%c",k[b[p]]); //满足条件输出a平方,同样的也是从尾部开始输出(也可以不倒序,因为是回文串) fprintf(fout,"\n"); } } exit(0); }
总结:
字符数组的初始化为char k[20]="0123456789ABCDEFGHIJ"时编译器会通过不了,所以改用strcpy(k,"0123456789ABCDEFGHIJ")。但是,提交上去的时候strcpy(k,"0123456789ABCDEFGHIJ")则不能通过,所以改回用char k[20]="0123456789ABCDEFGHIJ",然后就AC了这道题了。
考虑这题的时候思维真的很混乱,用数组存的话存进去的顺序是倒序的,后来想着想着,回文串既然是对称的,倒不倒序好像没关系……但是对于还没平方的数要倒序输出才行。现在想问题很容易将问题复杂化,其实细心想想,很多地方还是可以简化的。
1.不需要开一个数组存倒序的,另外再开个数组存顺序的,输出的时候倒着输出就行了,判断的时候一个从前向后遍历,一个从后向前遍历,倒不倒序也没什么影响的;
2.还有在比较是否对称的时候,只要有一个不满足相等的条件就返回False,不需要等全部都比较完才判断是Ture还是False;
3.用几进制来表示可用开个数组来表示对应关系(M进制里面没有M数字表示,比如2进制中表示的数字中没2);
4.判断是否对称不需要一定先转化为M进制表示的数才开始对称的,对这个数不断对M取余(当然每取完一次要/M)保存在数组后,就可以直接对这个数组进行判断是否对称了。如果用20进制表示的话,比如数63的平方3696(10进制),然后对3696不断取余变成一个20进制的数(变成9I9),用一个数组a[5](这个数组应该是int类型的)存着,那么就是a[1]=9,a[2]=19(I就是第19个表示数),a[3]=9(9跟9对称,19在中间)。这样的话,把20进制表示数对称转化为余数对称,这样一来就不用想那么多了,不需要另外找一个数组来存他们转换成M进制后的数再来判断是否为回文串了。
这些细节和技巧的东西也要慢慢积累才行,不然代码会写得多又繁杂,当然也要保持清醒的头脑,才会想到那么多,有时候只会想着说要怎么解决一个题,然后就会忽略了很多可以运用技巧的地方。
相关推荐
接着,1.2节重点是完整搜索,如"Milking Cows"中运用离散化技术,"Transformations"和"Name That Number"通过枚举解决,而"Palindromic Squares"和"Dual Palindromes"进一步强化了枚举法的应用。 1.3节围绕贪心算法...
#### Palindromic Squares 题目要求找出所有的回文平方数。此类问题可以通过遍历所有可能的数字,并检查它们的平方是否为回文数来解决。为了提高效率,可以预先计算出一定范围内的所有回文数,并使用哈希表进行快速...
**1.2.4 Palindromic Squares** - **问题描述**:寻找特定范围内的回文数平方。 - **算法思想**:可以使用回文数的性质结合数学公式来进行优化搜索。 **1.2.5 Dual Palindromes** - **问题描述**:题目要求寻找同时...
# 【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip】 中包含: 中文文档:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar中文文档.zip,java,spring-ai-bedrock-converse-1.0.0-M7.jar,org.springframework.ai,spring-ai-bedrock-converse,1.0.0-M7,org.springframework.ai.bedrock.converse,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,springframework,spring,ai,bedrock,converse,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【spring-ai-bedrock-converse-1
房地产 -可视化管理课件.ppt
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
内容概要:本文详细介绍了如何使用MATLAB构建和应用BP神经网络预测模型。首先,通过读取Excel数据并进行预处理,如归一化处理,确保数据的一致性和有效性。接着,配置网络结构,选择合适的训练算法(如SCG),设置训练参数(如最大迭代次数、目标误差等)。然后,进行模型训练,并通过可视化窗口实时监控训练过程。训练完成后,利用测试集评估模型性能,计算均方误差(MSE)和相关系数(R²),并通过图表展示预测效果。最后,将训练好的模型保存以便后续调用,并提供了一个简单的预测函数,确保新数据能够正确地进行归一化和预测。 适合人群:具有一定MATLAB基础,从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对多维数据进行预测的任务,如电力负荷预测、金融数据分析等。主要目标是帮助用户快速搭建一个可用的BP神经网络预测系统,提高预测准确性。 其他说明:文中提供了完整的代码框架和详细的注释,便于理解和修改。同时,强调了数据预处理的重要性以及一些常见的注意事项,如数据量的要求、归一化的必要性等。
# 【tokenizers-***.jar***文档.zip】 中包含: ***文档:【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】 jar包下载地址:【tokenizers-***.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 Maven依赖:【tokenizers-***.jar Maven依赖信息(可用于项目pom.xml).txt】 Gradle依赖:【tokenizers-***.jar Gradle依赖信息(可用于项目build.gradle).txt】 源代码下载地址:【tokenizers-***-sources.jar下载地址(官方地址+国内镜像地址).txt】 # 本文件关键字: tokenizers-***.jar***文档.zip,java,tokenizers-***.jar,ai.djl.huggingface,tokenizers,***,ai.djl.engine.rust,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,djl,huggingface,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册 # 使用方法: 解压 【tokenizers-***.jar***文档.zip】,再解压其中的 【tokenizers-***-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip】,双击 【index.html】 文件,即可用浏览器打开、进行查看。 # 特殊说明: ·本文档为人性化翻译,精心制作,请放心使用。 ·只翻译了该翻译的内容,如:注释、说明、描述、用法讲解 等; ·不该翻译的内容保持原样,如:类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 # 温馨提示: (1)为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开,推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”(放心,自带文件夹,文件不会散落一地); (2)有时,一套Java组件会有多个jar,所以在下载前,请仔细阅读本篇描述,以确保这就是你需要的文件; # Maven依赖: ``` <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>***</version> </dependency> ``` # Gradle依赖: ``` Gradle: implementation group: 'ai.djl.huggingface', name: 'tokenizers', version: '***' Gradle (Short): implementation 'ai.djl.huggingface:tokenizers:***' Gradle (Kotlin): implementation("ai.djl.huggingface:tokenizers:***") ``` # 含有的 Java package(包): ``` ai.djl.engine.rust ai.djl.engine.rust.zoo ai.djl.huggingface.tokenizers ai.djl.huggingface.tokenizers.jni ai.djl.huggingface.translator ai.djl.huggingface.zoo ``` # 含有的 Java class(类): ``` ai.djl.engine.rust.RsEngine ai.djl.engine.rust.RsEngineProvider ai.djl.engine.rust.RsModel ai.djl.engine.rust.RsNDArray ai.djl.engine.rust.RsNDArrayEx ai.djl.engine.rust.RsNDArrayIndexer ai.djl.engine.rust.RsNDManager ai.djl.engine.rust.RsSymbolBlock ai.djl.engine.rust.RustLibrary ai.djl.engine.rust.zoo.RsModelZoo ai.djl.engine.rust.zoo.RsZooProvider ai.djl.huggingface.tokenizers.Encoding ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer ai.djl.huggingface.tokenizers.HuggingFaceTokenizer.Builder ai.djl.hu
内容概要:本文探讨了电动汽车(EV)对IEEE 33节点电网的影响,特别是汽车负荷预测与节点潮流网损、压损计算。通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车负荷的时空特性,研究了四种不同场景下电动汽车接入电网的影响。具体包括:负荷接入前后的网损与电压计算、不同节点接入时的变化、不同时段充电的影响以及不同负荷大小对电网的影响。通过这些分析,揭示了电动汽车充电行为对电网的具体影响机制,为未来的电网规划和优化提供了重要参考。 适合人群:从事电力系统研究的专业人士、电网规划工程师、电动汽车行业从业者、能源政策制定者。 使用场景及目标:①评估电动汽车大规模接入对现有电网基础设施的压力;②优化电动汽车充电设施的布局和运营策略;③为相关政策和技术标准的制定提供科学依据。 其他说明:文中提供的Python代码片段用于辅助理解和验证理论分析,实际应用中需要更复杂的模型和详细的电网参数。
房地产 -【万科经典-第五园】第五园产品推介会.ppt
稳压器件.SchLib
1
模拟符号.SCHLIB
内容概要:本文详细介绍了如何在Simulink中构建并仿真三相电压型逆变器的SPWM调制和电压单闭环控制系统。首先,搭建了由六个IGBT组成的三相全桥逆变电路,并设置了LC滤波器和1000V直流电源。接着,利用PWM Generator模块生成SPWM波形,设置载波频率为2kHz,调制波为50Hz工频正弦波。为了实现精确的电压控制,采用了abc/dq变换将三相电压信号转换到旋转坐标系,并通过锁相环(PLL)进行同步角度跟踪。电压闭环控制使用了带有抗饱和处理的PI调节器,确保输出电压稳定。此外,文中还讨论了标幺值处理方法及其优势,以及如何通过FFT分析验证输出波形的质量。 适用人群:电力电子工程师、自动化控制专业学生、从事逆变器研究的技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解三相电压型逆变器控制原理和技术实现的研究人员和工程师。主要目标是掌握SPWM调制技术和电压单闭环控制的设计与调试方法,提高系统的稳定性和效率。 其他说明:文中提供了详细的建模步骤和参数设置指南,帮助读者快速上手并在实践中不断优化模型性能。同时,强调了一些常见的调试技巧和注意事项,如载波频率的选择、积分器防饱和处理等。
【蓝桥杯EDA】客观题解析
房地产 -物业 苏州设备房管理标准.ppt
3
房地产 -2024H1房地产市场总结与展望(新房篇).docx
内容概要:本文详细介绍了利用LabVIEW与PLC进行自动化数据交互的技术方案,涵盖参数管理、TCP通信、串口扫描、数据转移等方面。首先,通过配置文件(INI)实现参数的自动加载与保存,确保参数修改不影响程序运行。其次,在TCP通信方面采用异步模式和心跳包设计,增强通信稳定性,并加入CRC16校验避免数据丢失。对于串口扫描,则通过VISA配置实现状态触发,确保进出站检测的准确性。最后,针对不同类型的数据转移提出具体方法,如TDMS文件存储策略,确保高效可靠的数据处理。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉LabVIEW和PLC编程的从业者。 使用场景及目标:适用于需要将LabVIEW作为上位机与PLC进行数据交互的工业生产线环境,旨在提高系统的自动化程度、稳定性和易维护性。 其他说明:文中提供了多个实用代码片段和注意事项,帮助读者更好地理解和应用相关技术。
d65689da7ed20e21882a634f8f5ce6c9_faad2735d293907fb32f7c5837f7302a