博客
关于我
PAT(Basic Level)1001 (3n+1)猜想
阅读量:558 次
发布时间:2019-03-09

本文共 809 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

1001 宝藏大问题(3n+1)猜想(15 分)

卡拉兹(Callatz)猜想:对于任何一个正整数 n,如果它是偶数,那么将它除以2;如果它是奇数,那么将 (3n + 1) 除以2。通过不断重复这个过程,最后肯定会在某一步得到 n=1。

对于给定的任一不超过 1000 的正整数 n,您需要计算从 n 计算到 1 所需的步骤(即砍多少下)

我们的任务是编写一个程序,接受输入 n 的值,计算并输出所需步骤的数量。下面是解决方案的简要说明:

### 方法思路我们可以通过模拟过程来解决这个问题。具体步骤如下:1. 初始化步骤计数器到 0。2. 检查当前数是奇数还是偶数: - 如果是偶数,将其除以 2。 - 如果是奇数,将其转换为 (3n + 1) 并除以 2。3. 每次操作后递增步骤计数器。4. 当结果等于 1 时停止,返回步骤计数器的值。

解决代码

#include 
using namespace std;int getNum() { int a = 0; cin >> a; return a;}int count(int a) { int i = 0; while (a != 1) { if (a % 2) { a = (3 * a + 1) / 2; } else { a = a / 2; } i++; } return i;}int main() { int a, i; a = getNum(); i = count(a); cout << i << endl;}

### 结果示例输入:7输出:11

通过上述方法,我们可以轻松计算出从任意正整数 n 到 1 所需的步骤数。这种方法简单直观,能够快速解决问题。

转载地址:http://slvpz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NI笔试——大数加法
查看>>
NLog 自定义字段 写入 oracle
查看>>
NLog类库使用探索——详解配置
查看>>
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>
Nmap扫描教程之Nmap基础知识
查看>>
Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
查看>>
NMAP网络扫描工具的安装与使用
查看>>
NMF(非负矩阵分解)
查看>>
nmon_x86_64_centos7工具如何使用
查看>>
NN&DL4.1 Deep L-layer neural network简介
查看>>
NN&DL4.3 Getting your matrix dimensions right
查看>>
NN&DL4.8 What does this have to do with the brain?
查看>>
nnU-Net 终极指南
查看>>