博客
关于我
P1014_Cantor表 (JAVA语言)
阅读量:151 次
发布时间:2019-02-27

本文共 1030 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到Cantor表中的第N项。Cantor表是一个有理数序列,按照特定的规律排列。我们的目标是通过给定的N,确定其对应的分数。

方法思路

  • 确定所在行:Cantor表中的每一行代表不同的分母,行号k的第一个元素的位置可以通过三角数公式来确定。三角数T(k) = k*(k+1)/2表示前k行的最后一个元素的位置。
  • 二分查找行号:使用二分查找来确定行号k,使得T(k) >= N。这个过程确保我们能准确找到N所在的行。
  • 确定位置:找到行号后,计算N在该行中的位置m。分数即为m/k。
  • 解决代码

    import java.util.Scanner;public class P1014_Cantor表 {    public static void main(String[] args) {        Scanner in = new Scanner(System.in);        int n = in.nextInt();        int low = 1;        int high = 200000;        int k_row = 0;        while (low <= high) {            int mid = (low + high) / 2;            long T_mid = (long) mid * (mid + 1) / 2;            if (T_mid < n) {                low = mid + 1;            } else {                high = mid - 1;            }        }        k_row = low;        int m = n - (k_row - 1) * k_row / 2;        System.out.println(m + "/" + k_row);    }}

    代码解释

  • 输入读取:使用Scanner读取输入的整数N。
  • 二分查找行号:通过二分查找确定N所在的行号k_row,使得三角数T(k_row) >= N。
  • 计算位置:计算N在该行中的位置m,分数即为m/k_row。
  • 输出结果:将分子和分母用"/"连接,输出结果。
  • 这种方法确保了高效准确地找到Cantor表中的第N项,并且适用于较大的N值。

    转载地址:http://nwcb.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLOv10模型微调检测肾结石并提高准确率
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV和Streamlit搭建虚拟化妆应用程序(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用OpenCV确定对象的方向(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YOLOv8 Pose实现瑜伽姿势识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于OpenCV和K-Means聚类实现颜色分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>