请统计某个给定范围[L,R]的所有整数中,数字2出现的次数。输入:输入共一行,为两个正整数L和R,之间用一个空格隔开。输出:输出共一行,表示数字2出现的次数。
时间: 2024-05-08 16:20:31 浏览: 113
以下是 Python 代码实现:
```python
L, R = map(int, input().split())
count = 0 # 统计数字 2 出现的次数
for i in range(L, R+1):
for j in str(i):
if j == '2':
count += 1
print(count)
```
首先输入两个正整数 L 和 R,接着使用两个循环,第一个循环用来遍历范围内的所有整数,第二个循环用来遍历当前整数的每一位数字,如果当前数字是 2,则计数器 count 加 1。最后输出 count 即为数字 2 出现的次数。
相关问题
用Python代码写请统计某个给定范围[L,R]的所有整数中,数字2出现的次数。比如给定范围[2,22], 数字2在数2中出现1次,在数12中出现1次,在数20中出现1次,在数21中出现1次,在数22 中出现2次,所以数字2总共出现6次。 输入:输入共一行,为两个正整数L和R,之间用一个空格隔开。 输出:输出共一行,表示数字2出现的次数。
好的,这是Python代码实现:
```python
L, R = map(int, input().split())
count = 0
for i in range(L, R+1):
for j in str(i):
if j == '2':
count += 1
print(count)
```
解释一下:
首先,我们用`map`函数将输入的字符串转换成两个整数`L`和`R`。接着,用一个双重循环,外层循环遍历给定范围`[L,R]`中的所有整数,内层循环遍历这个整数的每一位数字。如果这一位数字是2,那么计数器`count`就加1。最后输出`count`的值即可。
请统计某个给定范围[L, R]的所有整数中,数字2出现的次数。 比如给定范围[2, 22],数字2在数2中出现了1次,在数12中出现1次,在数20中出现1次,在数21中出现1次,在数22中出现2次,所以数字2在该范围内一共出现了6次。 输入 输入共 1 行,为两个正整数 L 和 R,之间用一个空格隔开。 输出 输出共 1 行,表示数字 2 出现的次数。
算法1:暴力枚举
首先想到的是暴力枚举,对给定范围内的每个整数进行遍历,统计数字2出现的次数。
时间复杂度:O((R-L+1)log(R)),因为每个数的位数最多是log(R),所以遍历每个数需要log(R)的时间复杂度,总共需要遍历R-L+1个数。
算法2:按位统计
观察数字2的性质,我们可以按位统计2出现的次数。
设当前位的值为digit,当前数的高位是high,当前数的低位是low,当前位是第i位。对于第i位上的数字2,它的取值范围有以下几种情况:
digit < 2,此时2不可能出现在第i位,这一位不贡献任何2的个数。
digit > 2,此时该位上的数字2出现次数为(high+1)*10^i。
digit = 2,此时该位上的数字2出现次数为high*10^i+low+1。
时间复杂度:O(log(R)),我们只需要枚举每一位,因此时间复杂度与数的位数有关,即log(R)。
算法3:数位dp
观察算法2的代码,我们可以发现对于digit = 2的情况,high和low的值需要递归地计算出来。因此我们可以使用数位dp的思想,通过递归实现按位统计的算法。
具体地,我们设函数solve(i,high)表示计算第i位至第0位的数字2出现次数,其中i表示当前位,high表示当前位及其高位组成的数。
当i=0时,solve(i,high)表示的是high的个位。如果该值小于2,表明2不可能出现在这一位,返回0;如果该值大于等于2,那么这一位上的数字2出现次数是high/10*10^i;如果等于2,我们需要统计low的数字2出现次数,递归计算solve(i-1,high),但需要特别注意,当递归到i=0时,low的值应该是当前low-1,因为低位统计的范围是[0,low]。
我们需要计算的是[L,R]内所有整数的数字2出现次数,所以我们还需要加上R的数字2出现次数,即solve(log(R),R)-solve(log(R)-1,R)。
时间复杂度:O(log(R)),递归层数等于数的位数。
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