奶牛 Bessie 最近在学习字符串操作，它用如下的规则逐一的构造出新的字符串： � ( 0 ) = � � � S(0)=moo � ( 1 ) = � ( 0 ) + � + � � � + � ( 0 ) = � � � + � + � � � + � � � = � � � � � � � � � � S(1)=S(0)+m+ooo+S(0)=moo+m+ooo+moo=moomooomoo � ( 2 ) = � ( 1 ) + � + � � � � + � ( 1 ) = � � � � � � � � � � + � + � � � � + � � � � � � � � � � = � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � S(2)=S(1)+m+oooo+S(1)=moomooomoo+m+oooo+moomooomoo=moomooomoomoooomoomooomoo …… Bessie 就这样产生字符串，直到最后产生的那个字符串长度不小于读入的整数 N 才停止。 通过上面观察，可以发现第 k 个字符串是由：第 k−1 个字符串 + m + (k+2 个 o)+ 第 k−1 个字符串连接起来的。 现在的问题是：给出一个整数 N( 1 ≤ � ≤ 1 0 9 1≤N≤10 9 )，问第 N 个字符是字母 m 还是 o？ 输入描述 一个正整数 N。 输出描述 一个字符，m 或者 o。 样例1 输入复制 11 输出 m 提示 样例解释： 由题目所知：字符串 S(0) 是 moo, 现在要求第 11 个字符，显然字符串 S(0) 不够长； 同样 S(1) 的长度是 10，也不够长；S(2) 的长度是 25，够长了，S(2) 的第 11字符是 m，所以答案就输出 m。

根据题目描述，我们可以使用一个循环来逐步构造字符串，直到字符串长度不小于 N。在每一次循环中，我们将当前字符串与 m 连接，然后连接 k+2 个 o，再连接当前字符串。重复这个过程直到字符串长度不小于 N。

下面是一个 C++ 的实现示例：

#include <iostream>
#include <string>

char findCharacter(int N) {
    std::string currentString = "moo";
    int k = 0;

    while (currentString.length() < N) {
        k++;
        currentString = currentString + 'm' + std::string(k + 2, 'o') + currentString;
    }

    return currentString[N - 1];
}

int main() {
    int N;
    std::cin >> N;

    char result = findCharacter(N);
    std::cout << result << std::endl;

    return 0;
}

通过调用 `findCharacter` 函数来找到第 N 个字符，并将结果输出。以上代码将输入的整数 N 存储在变量中，然后调用 `findCharacter` 函数来计算结果，并输出结果。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

请给出dp的思路，算法复杂度应在O(n)： Bessie和Elsie正在密谋最终推翻农民约翰！他们通过N（1 ≤ N ≤ 2×10^5）条文本消息来计划。他们的对话可以用长度为N的字符串S表示，其中Si要么是B，要么是E，表示第i条消息是由Bessie或Elsie发送的。 然而，农民约翰听到了这个计划并试图拦截他们的对话。因此，S的一些字母是F，表示农民约翰混淆了消息，发送者未知。 非混淆对话的兴奋水平是奶牛双重发送的次数，即S中子串BB或EE出现的次数。您想找到原始消息的兴奋水平，但您不知道哪些是Bessie / Elsie发送的Farmer John的消息。在所有可能性上，输出S的所有可能兴奋水平。

首先考虑暴力求解，枚举S中所有可能的Bessie和Elsie发送的消息，然后对每一种情况统计BB和EE的出现次数。时间复杂度为O(2^n*n^2)，其中n为字符串长度，该算法显然会超时。

因此需要优化，考虑使用动态规划。定义dp[i][j][k]表示将前i个字符分成j个B子串和k个E子串的方案数。转移时，如果当前字符为B或E，则可以将其加入到前面的B或E子串中，也可以将其自成一个新的B或E子串。如果当前字符为F，则需要将其分别加入到B或E子串中或自成一个新的B或E子串中。最终答案即为所有dp[n][j][k]的和，其中j和k分别表示B和E的子串个数。时间复杂度为O(n^3)。

代码如下：（Python3）

c++Bessie and friends have been captured and are trapped in a secret compound in a location far from their farm, and it is up to Bessie to plan their escape! The compound consists of � � NK holding cells arranged in an � × � N×K rectangular grid, where there are gates between horizontally and vertically adjacent cells. Each cell houses exactly one cow. Bessie has hacked into the system, and is able to unlock any subset of the gates, but each gate has a cost. For the cows to escape, Bessie must open enough gates that all the cows can gather in a single cell (so that they have enough cow-power to tunnel to the surface!). Bessie wants to minimize the total unlocking cost. But the stakes are higher than ever, and Bessie cannot be content with just one escape plan: she needs back-ups. Help her count the number of minimum-cost escape plans; two plans are considered different if some gate needs to be unlocked in one of the plans but not the other. Since this number may be very large, only output its remainder modulo 1 0 9 + 7 10 9 +7.

你好！根据题目描述，我们需要帮助 Bessie 计算最小成本逃生计划的数量，并且要对结果进行取模操作。为了解决这个问题，我们可以使用动态规划的方法来求解。

首先，我们定义一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示在位置 (i, j) 时的最小成本逃生计划数量。我们可以使用动态规划的思想进行状态转移。

根据题目要求，所有的牛必须聚集在同一个单元格中才能逃生，因此我们可以将问题分解为两个子问题：
1. 选择一个单元格 (i, j)，使得牛能够聚集在该单元格中。
2. 计算到达单元格 (i, j) 的最小成本逃生计划数量。

对于第一个子问题，假设我们选择了单元格 (i, j) 作为聚集点，那么该单元格一定有一个入口单元格 (x, y)，其中 (x, y) 是 (i, j) 的上方或左方单元格。因此，我们可以通过遍历所有可能的入口单元格来计算第二个子问题的结果。

对于第二个子问题，我们可以使用动态规划的方法进行求解。假设我们已经计算了 dp[x][y] 的结果，那么到达单元格 (i, j) 的最小成本逃生计划数量可以通过以下方式计算：
1. 如果 (i, j) 的上方单元格 (x, y) 存在，那么 dp[i][j] += dp[x][y]。
2. 如果 (i, j) 的左方单元格 (x, y) 存在，那么 dp[i][j] += dp[x][y]。

最后，我们需要遍历所有的单元格，找到其中最小成本逃生计划数量的最小值，并将结果对 10^9+7 取模。

下面是对应的 C++ 代码实现：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

const int MOD = 1e9 + 7;

int countEscapePlans(vector<vector<int>>& gates) {
    int N = gates.size();
    int K = gates[0].size();

    vector<vector<int>> dp(N, vector<int>(K, 0));

    // 初始化边界条件
    dp[0][0] = 1;

    // 动态规划求解
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < K; j++) {
            if (i > 0) {
                dp[i][j] += dp[i - 1][j];
                dp[i][j] %= MOD;
            }
            if (j > 0) {
                dp[i][j] += dp[i][j - 1];
                dp[i][j] %= MOD;
            }
        }
    }

    return dp[N - 1][K - 1];
}

int main() {
    int N, K;
    cin >> N >> K;

    vector<vector<int>> gates(N, vector<int>(K, 0));

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < K; j++) {
            cin >> gates[i][j];
        }
    }

    int result = countEscapePlans(gates);
    cout << result << endl;

    return 0;
}

这段代码首先读取了输入的矩阵大小，然后读取了矩阵中每个单元格的解锁成本。最后，将调用 `countEscapePlans` 函数计算最小成本逃生计划的数量，并输出结果。

希望这可以帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时问我。