2012年的ICM的C题怎么解
时间: 2023-02-11 17:25:31 浏览: 75
2012年ICM的C题为给定一个数字N,求出1到N的数字中所有的完全平方数的个数。
解法:
- 首先,完全平方数可表示为n^2,其中n为正整数
- 其次,1^2<=N<(n+1)^2, 所以当N>=1时,完全平方数的个数为[sqrt(N)]
代码如下:
```c++
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
int n;
cin>>n;
cout<<(int)sqrt(n)<<endl;
return 0;
}
```
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解题思路是使用贪心策略,对于序列中的每个数字,如果它大于 $0$ 就将其乘上 $-1$,这样可以使得序列中所有数字的和最小。
具体实现可以将序列排序,从小到大遍历每个数字,如果当前数字大于 $0$ 就将其乘上 $-1$,最后记录操作次数即可。
ICM 2012的C题犯罪克星,这道题怎么解
### 回答1:
ICM 2012 C题犯罪克星是一道图论问题。
题目给出一张有向图,其中有若干个点被标记为犯罪点,要求找到一个最小的集合S,使得S中的点都是犯罪点,并且对于图中任意一个点v,都有v到S中至少一个点的路径存在。
这道题可以用贪心算法来解决,具体做法如下:
1. 从犯罪点中选择一个入度最大的点作为起点
2. 从起点开始遍历图,找到所有可达的点
3. 将所有找到的点标记为已遍历
4. 重复步骤1-3,直到所有点都被标记为已遍历
5. S集合为所有经过的犯罪点
这样得到的S集合是最小的,因为每次选择入度最大的点作为起点,能够使得遍历的点数最少。
### 回答2:
ICM 2012中的C题犯罪克星是一个关于犯罪率和城市环境之间关系的问题。解决这道题需要通过分析数据和进行模型建立。
首先,我们可以收集一系列城市的数据,包括犯罪率、人口、就业率、教育水平、收入水平以及其他可能与犯罪率相关的因素。然后,我们可以对这些数据进行统计分析,找出它们之间的相关关系。
接下来,我们可以建立一个数学模型,以便更好地理解犯罪率和城市环境之间的关系。这个模型可以采用多元回归分析或其他统计方法,同时考虑各种因素之间的相互作用。
在构建模型时,我们需要保证数据的有效性和可靠性。这可能包括对数据进行清洗、处理异常值等。另外,我们还可以使用可视化工具,如散点图、折线图等,来呈现犯罪率和不同因素之间的关系。
模型建立完毕后,我们可以使用该模型进行预测和分析。通过输入城市的相关数据,我们可以预测该城市的犯罪率。同时,我们还可以通过调整模型中的参数,了解不同因素对犯罪率的影响程度,并找到降低犯罪率的最佳策略。
最后,我们可以对模型进行验证,以确保模型的有效性和准确性。我们可以将模型应用到其他城市中,看看其预测结果与实际情况是否一致。
总之,ICM 2012的C题犯罪克星需要我们通过分析数据、建立数学模型,并进行预测和分析,以找出犯罪率和城市环境之间的关系,以及如何降低犯罪率。这需要我们运用统计分析和数学建模技术,并结合实际情况进行验证。