【洛谷 P1980】[NOIP2013 普及组] 计数问题 题解(取余)

简介: NOIP2013普及组计数问题,求区间[1, n]内数字x出现的次数。输入为n和x,输出x的出现次数。样例输入11 1,输出4。代码通过逐位检查每个数是否等于x来计数,适用于$n\leq10^6$,$0\leq x\leq 9$的情况。

[NOIP2013 普及组] 计数问题

题目描述

试计算在区间 $1$ 到 $n$ 的所有整数中,数字 $x$($0\le x\le9$)共出现了多少次?例如,在 $1$ 到 $11$ 中,即在 $1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11$ 中,数字 $1$ 出现了 $4$ 次。

输入格式

$2$ 个整数 $n,x$,之间用一个空格隔开。

输出格式

$1$ 个整数,表示 $x$ 出现的次数。

样例 #1

样例输入 #1

11 1

样例输出 #1

4

提示

对于 $100\%$ 的数据,$1\le n\le 10^6$,$0\le x \le 9$。

思路

求每个数字的每一位数,统计x出现的次数。

AC代码

#include <iostream>
#define AUTHOR "HEX9CF"
using namespace std;

int main() {
   
    int n, x;
    int cnt;
    cin >> n >> x;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    // int i = 12345;
    {
   
        int m = 10;
        int w = i % m;
        if(w == x){
   
            cnt++;
        }
        // cout << w << endl;
        for(int t = i; t > 9;t /= 10) {
   
            w = (i % (m * 10) - i % m) / m;
            // cout << w << endl;
            m *= 10;
            if (w == x)
            {
   
                cnt++;
            }
        }
    }
    cout << cnt << endl;
    return 0;
}
目录
相关文章
|
存储
【数据结构】连通图、连通分量与强连通图、强连通分量—区别在于强,强强在哪里?
【数据结构】连通图、连通分量与强连通图、强连通分量—区别在于强,强强在哪里?
11013 1
【数据结构】连通图、连通分量与强连通图、强连通分量—区别在于强,强强在哪里?
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
Importing the numpy C-extensions failed.
Importing the numpy C-extensions failed.
2248 0
Importing the numpy C-extensions failed.
|
人工智能 物联网 Android开发
探索安卓开发的未来趋势:从传统到尖端技术
随着技术的不断进步,安卓开发领域也迎来了新的变革。本文将深入探讨安卓开发的最新趋势,包括Kotlin的崛起、Flutter的应用、AI集成以及物联网的结合等方面。我们将通过分析这些技术如何影响当前的开发实践,来揭示未来安卓应用开发的可能方向。文章旨在为开发者提供前瞻性的视角,帮助他们把握技术发展的脉搏,从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。
509 1
【洛谷 P2669】[NOIP2015 普及组] 金币 题解(循环)
`NOIP2015`普及组题目,骑士按周期领金币:第一天1枚,随后$n$天每天$n$枚,然后$n+1$天每天$n+1$枚。给定天数$k$,求总金币数。输入$k$,输出金币总数。样例输入6,输出14;输入1000,输出29820。代码使用循环和变量控制周期,累计金币数。
605 0
|
小程序 前端开发 数据安全/隐私保护
微信小程序全栈开发中的身份认证与授权机制
【10月更文挑战第3天】随着移动互联网的发展,微信小程序凭借便捷的用户体验和强大的社交传播能力,成为企业拓展业务的新渠道。本文探讨了小程序全栈开发中的身份认证与授权机制,包括手机号码验证、微信登录、第三方登录及角色权限控制等方法,并强调了安全性、用户体验和合规性的重要性,帮助开发者更好地理解和应用这一关键技术。
533 5
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
机器学习中的回归分析:理论与实践
机器学习中的回归分析:理论与实践
|
自然语言处理 算法 搜索推荐
NLTK模块使用详解
NLTK(Natural Language Toolkit)是基于Python的自然语言处理工具集,提供了丰富的功能和语料库。本文详细介绍了NLTK的安装、基本功能、语料库加载、词频统计、停用词去除、分词分句、词干提取、词形还原、词性标注以及WordNet的使用方法。通过示例代码,帮助读者快速掌握NLTK的核心功能。
3239 1
|
存储 算法 C++
高精度算法(加、减、乘、除,使用c++实现)
高精度算法(加、减、乘、除,使用c++实现)
3711 0
高精度算法(加、减、乘、除,使用c++实现)
|
Linux Shell Android开发
40K+Star的开源免费美化命令行工具
40K+Star的开源免费美化命令行工具

热门文章

最新文章