博客
关于我
第六届蓝桥杯(2015)C/C++大学A组省赛题解
阅读量:411 次
发布时间:2019-03-06

本文共 1454 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到所有满足方程i² + j² + k² = 1000的整数解,并找出其中最小的解。我们可以通过编写一个程序来遍历所有可能的i, j, k值,检查它们的平方和是否等于1000。

方法思路

  • 确定变量范围:由于i² + j² + k² = 1000,每个变量的平方都不能超过1000,因此i, j, k的最大值为31(因为31² = 961,而32² = 1024超过了1000)。
  • 遍历所有可能值:使用三重循环遍历i, j, k的所有可能值,检查它们的平方和是否等于1000。
  • 检查平方和:对于每个i和j,计算剩余的值remaining = 1000 - i² - j²。如果remaining为非负数且是完全平方数,则k = sqrt(remaining)。
  • 记录解并找出最小解:记录所有满足条件的解,然后找出其中最小的解。
  • 解决代码

    #include 
    #include
    #include
    #include
    using namespace std;int main() { vector
    solutions; for(int i = 1; i <= 31; ++i) { for(int j = 1; j <= 31; ++j) { int i_sq = i * i; int j_sq = j * j; int remaining = 1000 - i_sq - j_sq; if(remaining < 0) continue; int k = static_cast
    (sqrt(remaining)); if(k * k == remaining) { solutions.push_back(i); solutions.push_back(j); solutions.push_back(k); } } } if(!solutions.empty()) { sort(solutions.begin(), solutions.end()); int min_i = solutions[0]; int min_j = solutions[1]; int min_k = solutions[2]; cout << min_i << " " << min_j << " " << min_k << endl; } else { // 题目已经给出有解,所以这里不需要处理 } return 0;}

    代码解释

  • 包含必要的头文件:包括<iostream><vector><cmath><algorithm>
  • 遍历i, j, k的值:使用三重循环遍历i从1到31,j从1到最大的可能值,计算remaining。
  • 检查平方和:计算i² + j²,得到remaining。如果remaining为非负数且是完全平方数,则计算k。
  • 记录解:将所有满足条件的(i, j, k)记录下来。
  • 找出最小解:对记录的解进行排序,找出最小的(i, j, k)并输出。
  • 通过这种方法,我们能够高效地找到所有满足条件的整数解,并找出其中最小的解。

    转载地址:http://vvykz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Opencv 完美配置攻略 2014 (Win8.1 + Opencv 2.4.8 + VS 2013)上
    查看>>
    opencv 模板匹配, 已解决模板过大程序不工作的bug
    查看>>
    OpenCV 错误:(-215)size.width>0 &&函数imshow中的size.height>0
    查看>>
    opencv&Python——多种边缘检测
    查看>>
    opencv&python——高通滤波器和低通滤波器
    查看>>
    OpenCV-Python接口、cv和cv2的性能比较
    查看>>
    opencv1-加载、修改、保存图像
    查看>>
    opencv10-形态学操作
    查看>>
    opencv11-提取水平直线和垂直直线
    查看>>
    opencv12-图像金字塔
    查看>>
    opencv14-自定义线性滤波
    查看>>
    opencv15-边缘处理
    查看>>
    opencv16-Sobel算子
    查看>>
    opencv2-矩阵掩膜操作
    查看>>
    opencv21-像素重映射
    查看>>
    opencv22-直方图均衡化
    查看>>
    opencv23-直方图计算
    查看>>
    opencv24-直方图比较
    查看>>
    opencv26-模板匹配
    查看>>
    opencv27-轮廓发现
    查看>>