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初学者的一道C语言题目
voyage620
2005-06-14 06:31:03
我是一个C语言初学者,这里有一道题目苦苦思索而不得其解:一个四位数,当它的逆向排列得到的四未数是它自身的倍数。用C语言编程找 出符合这一条件的四位数来,谢谢大家!
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初学者的一道C语言题目
我是一个C语言初学者,这里有一道题目苦苦思索而不得其解:一个四位数,当它的逆向排列得到的四未数是它自身的倍数。用C语言编程找 出符合这一条件的四位数来,谢谢大家!
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nullw
2005-06-15
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tian_su(问天) 改进 for(i = 1000; i < 5000; i++)算法和效率都很好的
keftoxic
2005-06-15
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晕!这问题应该自己去看老潭的书!然后自己解决!
guodong525
2005-06-14
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这道题还是很简单的
Feather2005
2005-06-14
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用折半穷举也可以哦,而且快!
herryhuang
2005-06-14
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#include <stdio.h>
int main()
{
int i;
int j;
for(i = 1000; i < 5000; i++)
{
j = (i % 10) * 1000 +
((i % 100) - (i % 10)) * 10 +
((i % 1000) - (i % 100)) / 10 +
(i - (i % 1000)) / 1000;
if(j % i == 0 && j != i)
printf("%d\t", i);
}
return(0);
}
nasi00
2005-06-14
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这种题目就是全部把四位数穷举出来,然后看看符合不符合。
首先,对于一个四位数,你要能找到他的逆向排列
这个函数就能做到:
int rev(int x)
{
int c[4], i;
for(i = 0;i < 4; i++)
{
c[i] = x % 10;
x /= 10;
}
return c[0]*1000 + c[1]*100 + c[2]*10 + c[3];
}
然后,判断一个数是否是另一个数的倍数也很简单
if( a % b == 0 ) 就可以搞定了
然后代码就能写出来了:
#include <stdio.h>
int rev(int x)
{
int c[4], i;
for(i = 0;i < 4; i++)
{
c[i] = x % 10;
x /= 10;
}
return c[0]*1000 + c[1]*100 + c[2]*10 + c[3];
}
int main()
{
int i, j, k, w, n;
for(i=1;i<10;i++) for(j=0;j<10;j++) for(k=0;k<10;k++) for(w=0;w<10;w++) {
n = i*1000 + j*100 + k*10 + w;
if( rev(n) % n == 0 )
{
printf("%d\n", n);
}
}
return 0;
}
tian_su
2005-06-14
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下面程序对初学都来说
比较容易看懂,
#include <iostream.h>
void main() {
int n,m;
int g,s,b,q;
for(n=1000;n<10000;n++) {
g=n%10; //个位数字
s=n/10%10; //十位数字
b=n/100%10; //百位数字
q=n/1000%10; //千位数字
m=g*1000+s*100+b*10+q;//逆向排列得到的四位数
if(m%n==0) { //是它自身的倍数,则输出n
cout<<n<<" ";
}
}
}
llmsn
2005-06-14
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穷举啊.
这是
一道
c
语言
的试题
对于
初学者
学C
语言
,是非常好的
一道
题目
的
C
语言
编程
题目
-大数和代码-大数求和编程实现
一道
经典的C
语言
编程练习
题目
,求解两个很大的整数的和。代码是纯C
语言
,由详细的注释,可供
初学者
学习借鉴。
医院管理系统
这是
一道
经典的对于c
语言
的
初学者
题目
,题中的要求明确,并且用到了链表数组文件等关键知识。
Java知识+算法+数据结构
这个资源无疑是一个宝藏,它提供了海量的算法
题目
以及详尽的代码示例,覆盖了Java、C
语言
和C++等多种编程
语言
,为计算机专业的学生提供了一个极佳的课后实践平台。无论是
初学者
还是有一定编程基础的学生,都能从中找到适合自己的
题目
进行练习,进一步提升自己的编程能力和代码质量。 这些
题目
涉及算法领域的各个方面,从基础的排序算法、搜索算法,到高级的动态规划、贪心算法,再到复杂的图论算法等,一应俱全。每
一道
题目
都精心设计,旨在帮助学生深入理解算法的原理和应用,锻炼他们的逻辑思维和问题解决能力。 通过不断地解决这些
题目
,学生们不仅能够巩固课堂所学知识,还能在实践中不断摸索、总结经验,形成自己的编程风格和思路。这样的过程不仅有助于提高学生的编程水平,更能培养他们的创新精神和团队合作能力,为未来的编程实践和职业发展奠定坚实的基础。 此外,这个资源还为学生们提供了一个交流学习的平台。他们可以在这里分享自己的解题思路、代码实现和心得体会,与其他同学互相学习、共同进步。这种氛围不仅能够激发学生的学习热情,还能让他们在不断的交流中拓展视野、提升自我。
如何学习ACM,看后受益匪浅
大家都是抱着对算法与数据结构极大的兴趣才参加集训的,我们也希望大家学有所成,但是刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇向导里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助. 一、
语言
是最重要的基本功 无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,
语言
都是大家要过的第
一道
关.亚洲赛区的比赛支持的
语言
包括C/C++与JAVA.虽然JAVA在应用极为广泛,但是其运行速度不可恭维.而且在以往的比赛中来看,大多数队伍还是采用了C或者C++.而且C
语言
是大家接触的第一门编程
语言
,所以我们集训队都采用C和C++混编的方式写代码. 新来的同学可能C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的
语言
,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力.但是我还是希望大家都能够学点C++. C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。 C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的
题目
,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多
初学者
不易发现的陷阱。像STL中的很多容器, vector,queue,stack,map,set等一定要比较熟悉,STL中的sort是必需要掌握的.掌握这些STL知识后写代码的时候相对于纯C会节省不少时间. C
语言
学习推荐:C程序设计(谭浩强编著) C++学习推荐: C++Prime, C++大学教程.(其实基本上的C++教程都行的…) STL学习推荐: C++Prime,STL标准库.(理论联系实际,边学就用学的最快) 二、以数学为主的基础知识十分重要 虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧!下面来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。 1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。 图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有
初学者
对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。 竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何
一道
这方面的
题目
却都有可能成为难题。 2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的
题目
往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上
一道
,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的
题目
中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。 3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的
题目
难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。 4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的
题目
往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。 5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。而且近年来概率题出现的次数越来越多了.
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