请用c++写出一下题目代码及其注释:给你n个数,分别是a[1],a[2],...,a[n]。求一个最长的区间[x,y],使得区间中的数(a[x],a[x+1],a[x+2],...,a[y-1],a[y])的和能被7整除。输出区间长度。若没有符合要求的区间,输出0。

时间: 2023-05-22 14:01:49 浏览: 119
以下是题目代码及注释: #include <stdio.h> int main() { int n, i, j, sum, max_len = 0; int a[100000]; scanf("%d", &n); for (i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &a[i]); } for (i = 0; i < n; i++) { sum = 0; for (j = i; j < n; j++) { sum += a[j]; if (sum % 7 == 0 && j - i + 1 > max_len) { max_len = j - i + 1; } } } printf("%d\n", max_len); return 0; } /* 题目描述: 给你n个数,分别是a[1],a[2],...,a[n]。求一个最长的区间[x,y],使得区间中的数(a[x],a[x 1],a[x 2],...,a[y-1],a[y])的和能被7整除。输出区间长度。若没有符合要求的区间,输出0。 解题思路: 暴力枚举所有可能的区间,计算区间和并判断是否能被7整除,记录最长的符合要求的区间长度。 时间复杂度: O(n^2) */
相关问题

用c++写出一下题目代码及其注释及其算法思想:有T组数据。 每组数据给定长度为 N的数组 A,对所有长度大于等于 k 的连续子段,取出其第 k 大放入数组 B 中。求数组 B 的第 M 大

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 快速排序 void quick_sort(int *arr, int left, int right) { if (left >= right) return; int i = left, j = right, pivot = arr[left]; while (i < j) { while (i < j && arr[j] <= pivot) j--; arr[i] = arr[j]; while (i < j && arr[i] >= pivot) i++; arr[j] = arr[i]; } arr[i] = pivot; quick_sort(arr, left, i - 1); quick_sort(arr, i + 1, right); } int main() { int T; scanf("%d", &T); while (T--) { int N, k, M; scanf("%d%d%d", &N, &k, &M); int *A = (int*)malloc(N * sizeof(int)); int cnt = 0; for (int i = 0; i < N; i++) { scanf("%d", &A[i]); if (i >= k - 1) cnt++; } int *B = (int*)malloc(cnt * sizeof(int)); cnt = 0; for (int i = 0; i < N - k + 1; i++) { int *tmp = (int*)malloc(k * sizeof(int)); for (int j = 0; j < k; j++) { tmp[j] = A[i + j]; } quick_sort(tmp, 0, k - 1); B[cnt++] = tmp[k - 1]; free(tmp); } quick_sort(B, 0, cnt - 1); // 对数组B进行排序 printf("%d\n", B[cnt - M]); // 输出数组B的第M大 free(A); free(B); } return 0; } // 算法思想: // 1. 读入T组数据 // 2. 对于每组数据,读入N、k、M和数组A // 3. 遍历数组A,对每个长度大于等于k的连续子段取出其第k大,并放入数组B中 // 4. 对数组B进行排序 // 5. 输出数组B的第M大

请用c++写出以下题目代码及其注释给定 N 种硬币,其中第种硬币的面值为 Ai,共有 C。个。 从中选出若干个硬币,把面值相加,若结果为 S,则称“面值 S 能被拼成” 求1~M 之间能被拼成的面值有多少个。

以下是代码及注释: #include <stdio.h> #define MAX_N 100 #define MAX_M 10000 int n, m, c; int a[MAX_N]; int dp[MAX_M]; int main() { // 读入数据 scanf("%d%d%d", &n, &m, &c); for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &a[i]); } // 初始化 dp 数组 dp[0] = 1; // 动态规划 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = m; j >= a[i]; j--) { dp[j] += dp[j - a[i]]; } } // 统计答案 int ans = 0; for (int i = 1; i <= m; i++) { if (dp[i] <= c) { ans++; } } // 输出答案 printf("%d\n", ans); return 0; } 注释中解释了每一行代码的作用,这段代码实现了一个动态规划算法,用于求解给定硬币面值的情况下,1~M 之间能被拼成的面值有多少个。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

软件开发C/C++面试题整理

掌握这些C++面试中的核心知识点,可以帮助开发者在面试中表现出扎实的理论基础和技术实力,同时也能在实际项目开发中写出更高效、更安全的代码。对于即将找工作的同学来说,深入理解和实践这些概念是非常必要的。
recommend-type

JAVA图书馆书库管理系统设计(论文+源代码).zip

JAVA图书馆书库管理系统设计(论文+源代码)
recommend-type

BSC关键绩效财务与客户指标详解

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】俄罗斯方块:实现经典的俄罗斯方块游戏,学习方块生成和行消除逻辑。

![【实战演练】俄罗斯方块:实现经典的俄罗斯方块游戏,学习方块生成和行消除逻辑。](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a49cc62dcc46a491b9f63542110765~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 1. 俄罗斯方块游戏概述** 俄罗斯方块是一款经典的益智游戏,由阿列克谢·帕基特诺夫于1984年发明。游戏目标是通过控制不断下落的方块,排列成水平线,消除它们并获得分数。俄罗斯方块风靡全球,成为有史以来最受欢迎的视频游戏之一。 # 2.
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

绘制企业战略地图:从财务到客户价值的六步法

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】井字棋游戏:开发井字棋游戏,重点在于AI对手的实现。

![【实战演练】井字棋游戏:开发井字棋游戏,重点在于AI对手的实现。](https://img-blog.csdnimg.cn/3d6666081a144d04ba37e95dca25dbd8.png) # 2.1 井字棋游戏规则 井字棋游戏是一个两人对弈的游戏,在3x3的棋盘上进行。玩家轮流在空位上放置自己的棋子(通常为“X”或“O”),目标是让自己的棋子连成一条直线(水平、垂直或对角线)。如果某位玩家率先完成这一目标,则该玩家获胜。 游戏开始时,棋盘上所有位置都为空。玩家轮流放置自己的棋子,直到出现以下情况之一: * 有玩家连成一条直线,获胜。 * 棋盘上所有位置都被占满,平局。
recommend-type

transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用全连接的方式处理序列数据,这使得它能够并行计算,极大地提高了训练速度。 在对话系统中,Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量,而解码器则根据这些向量逐步生成响应,每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分,这使得模型能够捕捉到