这个问题,长度一大,计算就很慢,有什么办法可以优化程序算法?

Problem Description
Two planets named Haha and Xixi in the universe and they were created with the universe beginning.

There is 73 days in Xixi a year and 137 days in Haha a year.

Now you know the days N after Big Bang, you need to answer whether it is the first day in a year about the two planets.

Input
There are several test cases(about 5 huge test cases).

For each test, we have a line with an only integer N(0≤N), the length of N is up to 10000000.

Output
For the i-th test case, output Case #i: , then output "YES" or "NO" for the answer.

Sample Input
10001
0
333

Sample Output
Case #1: YES
Case #2: YES
Case #3: NO

0
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
优化程序性能总结
性能优化有三个层次: 系统层次 算法层次 代码层次 系统层次关注系统的控制流程和数据流程,优化主要考虑如何减少消息传递的个数;如何使系统的负载更加均衡;如何充分利用硬件的性能和设施;如何减少系统额外开销(比如上下文切换等)。 算法层次关注算法的选择(用更高效的算法替换现有算法,而不改变其接口);现有算法的优化(时间和空间的优化);并发和锁的优化(增加任务的并行性,减小锁的开销);数据结构
K近邻(KNN)总结
1、简述一下KNN算法的原理。 K近邻算法是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。 2、KNN算法有哪些优点和缺点? 优点:算法思想较简单,既可以做分类也可以做回归;可以用于非线性分类/回归;训练时间复杂度为O(n);对数据没有假设,对离群点不敏感; 缺点:K计算量大;存在类别不平衡问题;需...
算法优化大概的方法
1.优化时间算法复杂度2.减少冗余数据3.合理使用copy和deepcopy4.合理使用生成器(generator)和(yield)5.优化循环 循环之外能做的事不要放在循环内6.优化包含多个判断表达式的顺序,对于and,应该把瞒住条减少的放在前面,对于or,把满足条件多的挡在前面7.判断过程中尽量使用if,少用if...else  或者if...elif...else....
LCS问题求解-动态规划
1.何为LCS问题: 在求解LCS问题之前,我们需要先了解一下什么叫做最长公共子序列 最长公共子序列:用我们最容易通俗理解的话语来解释的话,最长公共子序列就是两个或者多个串中,最长的相同的子序列 ps:子序列可以不连续,但是有先后的次序关系 LCS问题应用非常的广泛 2.如何求解LCS问题: 1.暴力搜索 LCS问题如果我们只仅限于两个的=字符串的话,我们的首先的思考的策略是
java中的短路机制
最近在看think in java 看到一个短路机制还是挺有意思的 之前java课上也没有提到过 程序如下:package learningtest; public class test { static boolean Ta(int a){ System.out.println("Ta..."); return a<1;
几种优化(求最优解)算法的比较
原文:《几种优化(求最优解)算法的比较 》 遗传算法 优点是能很好的处理约束,能很好的跳出局部最优,最终得到全局最优解,全局搜索能力强;缺点是收敛较慢,局部搜索能力较弱,运行时间长,且容易受参数的影响。遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持,但是存在着汉明悬崖等问题。模拟退火 优点是局部搜索能力强,运行时间较短;缺点是全局搜索能力差,容易受参数的影响。 爬山算法 显然爬山算法较简单,效率高
几种优化算法(求最优解)
几种优化算法,先简单备注下,今后接触到再看: 参考资料: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a1bf1310101hhta.html
Hash算法系列-具体算法(url hash)
什么是urlhash架构 url hash架构对url进行一次hash算法,然后通过hash结果找到对应的服务器。因为针对单一个url的hash结果是一样的,所以理论上这个url会被永久分配到固定的一台服务器上。另外因为经过了hash算法,所以分配url就很均匀,同时访问量也可
JAVA请求大神指教在for循环里面进行查询操作反应特别慢,有什么优化吗?这个查询又必须要
for (long i = str_simcard; i                 BaseEntity baseEntity=new BaseEntity();                 CommodityEntity entity=new CommodityEntity();//这个new对象得放里面,如果放外面,那么循环的永远是一个对象.最后list.add(entity)
Graph cuts在视差估计中的应用
Graph cut是图论中的一个概念,是一种有效的能量优化算法,普遍应用于图像分割、立体视觉、抠图等算法中。Graph cut给定无向图G=(V,E)为带分割的图像,V和E是顶点(vertex)和边(edge)的集合。 在Graph cut中,无向图G有两种顶点,一种是普通顶点(粉色和蓝色点),另一种为两个虚拟顶点S(source源点)和T(sink汇点),也叫做终端顶点。 因此,Graph c
求高人帮我解答以下几道题目
ARM linker这一项,里面有output,options,layout三项是很重要的。output里有一项是simple image {RO base,RW base},什么是ro base?什么是rw base?ro 指的是只读地址,也就是程序代码地址 ,rw指的是数据地址,也就是存放数据的地址。这里所说的都是ram中的东西。在线调试的时候,我的ram地址是0x0c000000
路径优化搜素算法
一.深度优先搜索算法(DFS) 1.算法介绍 https://zh.wikipedia.org/wiki/深度优先搜索 DFS(Depth-First-Search)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点...
matlab提高运行速度的两个小方法
tic for i=1:5 for j=1:10000 J(i,j)=1/(i+j-1); end end toc 1 用向量化语言代替循环 2 当有大的双重循环时 外圈用小的 内圈用大的。。
前端性能优化:for in循环的优化
for in循环非常慢,但有时候却不能不使用,那有没有方法改进呢?for in循环之所以慢,就是因为需要不停的遍历原型链,如果知道能够减少原型链的遍历就可以改进。改进方法,就是需要遍历的属性明确列出来:代码: function createArr() { var t = []; for (var i = 0; i < 1000; i++) {
J2EE系统很慢,如何解决性能问题
这篇文章,是PRO JAVA EE 5 Performance Management and Optimization 的一个章节,作者Steven Haines分享了他在调优企业级JAVA应用时所遇到的常见问题。   Java EE(Java企业开发平台)应用程序,无论应用程序服务器如何部署,所面对的一系列问题大致相同。作为一个JAVAEE问题解决专家,我曾经面对过众多的环境同时也写了不少
小甲鱼Python课后整理P3(2018.10.24)
什么是BIF? BIF 就是 Built-in Functions,内置函数。为了方便程序员快速编写脚本程序(脚本就是要编程速度快快快!!!),Python 提供了非常丰富的内置函数,我们只需要直接调用即可,例如 print() 的功能是“打印到屏幕”,input() 的作用是接收用户输入。 用课堂上小甲鱼教的方法数一数 Python3 提供了多少个 BIF? 在 Python 或 IDL...
无约束问题的最优化方法
无约束最优化问题的求解方法
序列最小优化算法
转自JerryLead的博客:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html   SMO优化算法(Sequential minimaloptimization) SMO算法由Microsoft Research的John C.Platt在1998年提出,并成为最快的二次规划优化算法,特别针对线性SVM和数据稀疏
cout 为啥慢
cout
置换 置换群 应用 +置换群对某些算法问题的解释
置换 置换群 应用 http://hi.baidu.com/foreverlin1204/item/5bafa5e7e95629acc10d758b http://blog.163.com/myq_952/blog/static/863906320110211731329/ 置换的概念是什么?一个有限集合的一一变换叫做置换,一对对置换组成了置换群。对于一个集合a(a[1],a[2],
用前端性能优化解决方案弥补CDN的不足
CDN通过将资源存储在更接近用户的位置,缩短到服务器的往返行程,加快页面加载时间来解决性能问题。WPO解决方案,如Radware的FastView,则在前端进行性能提升处理,使页面更有效地呈现在浏览器中。    “我已经使用了内容交付网络(Content Delivery Networks, CDN),为什么还需要前端性能优化(Web Performance Optimization,WPO
稀疏模型求解优化算法
       稀疏模型求解,是给定字典或固定基D,求解对图像或信号x的最逼近原始真实图像的稀疏系数α的过程。当前,关于稀疏求解问题的优化算法大致归纳为:针对范数最小化问题的贪婪算法,是直接对范数进行求解;针对范数最小化问题的最优化算法(其包括范数正则化算法,是范数求解法和范数求解法的折中),是把范数松弛到范数进行求解;统计优化算法,是从数学期望中估计图像的最稀疏解。 范数近似求解算法      ...
几种优化算法的简单简单简单的介绍
遗传算法:遗传算法包含遗传、变异和选择三个流程。个体编码常用无符号的二进制整数来表示。具体步骤包括:构造一定规模的初始种群,计算适应度决定遗传的概率,遗传运算(常用轮盘赌法),交叉运算(按概率发生片段交换)、变异运算(较小概率随机发生突变,防止陷入局部最优)。模拟退化算法: 源于固体退火原理,基于蒙特卡洛(MonteCalro)法迭代求解测量的一种随机寻优的算法。在某一初温下,伴随温度不断下降,结...
你的java程序可能并没有正确的跑在容器中
现在越来越多的项目接入docker, 以及一些 swarm,kubernetes这样的编排平台。 java作为程序语言大户,自然少不了和docker对接,那么一个java应用如何快速的接入docker呢?   java应用docker化,如何docker化? 普通的jar包执行, 怎么docker化? 哎呀,吃着葡萄写着文档就是爽(正宗大圩葡萄,有意联系小编~!~)   首先jar要...
C++解决最大子列和问题,算法时间复杂度优化
程序媛决定先学学数据结构,从算法复杂度入门啦~ 问题描述很简单,对于给定的整数A1,A2,.......An(可能有负数),求Ak+A2+........+Aj的最大值(k=串数的和最大非空连续子数组。(为了方便起见,如果所有的整数均为负数,则最大的子序列和为0)。       算法1:穷举算法: //计算并返回所最大子序列的和:穷举遍历 int maxSubSum1(const vec
根据GPS经纬度坐标计算两点的距离算法
从google maps的脚本里扒了段代码,是用来计算两点间经纬度距离
贪心算法-磁带最优存储问题
贪心算法通常是对某一值进行排序,然后再采取贪心策略进行求解。此问题贪心角度不同以往,它是对两因素进行综合处理。将它们的乘积进行排序。题意:设有n 个程序{1,2,…, n }要存放在长度为L的磁带上。程序i存放在磁带上的长度是Li, 1&amp;lt;= i&amp;lt;= n。这n 个程序的读取概率分别是p1,p2,...,pn,且pi+p2+...+pn = 1。如果将这n 个程序按 i1,i2,....,...
看过最好的遗传算法和程序(没有之一)
看过最好的遗传算法和程序(没有之一) 摘自http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5240905.html 1、遗传算法介绍 遗传算法,模拟达尔文进化论的自然选择和遗产学机理的生物进化构成的计算模型,一种不断选择优良个体的算法。谈到遗传,想想自然界动物遗传是怎么来的,自然主要过程包括染色体的选择,交叉,变异(不明白这个的可以去看看生物学),这些操作后,保证了以后的个基本...
现代优化算法
现代优化算法是启发式算法,包括禁忌搜索(tabu search),模拟退火(simulated annealing),遗传算法(genetic algorithm),人工神经网络(neural networks)。 它们的共同目标是——求NP-hard组合优化问题的全局最优解。 启发式算法包括的算法很多,例如解决复杂优化问题的蚁群算法(Ant Colony Algorithms)。 有些启发
机器学习中常见的最优化算法
我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入,博主越来越发现最优化方法的重要性,学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解,比如我们现在学习的机器学习算法
一个sql查询慢的问题的解决
一个sql语句用了8个like '%xx%', 查询时间要5秒多,起初以为是like多的原因, 用Explain运行下,发现用到了file sort。 经仔细检查,发现是用到了子查询的原因。 本来打算用sphinx,阿里云的开放搜索什么的, 一个大牛说,数据不到1000万条都不用搜索引擎, 把子查询转到left join里面就好了。 ...
尺子算法
先来介绍一下尺取法。尺取法,顾名思义,像尺子一样,一块一块的截取。是不是解释的有点让人纳闷~。。没关系,下面我们通过这个题目来体会尺取法的魅力。题目翻译:  给定长度为n的数列整数a0,a1,a2,a3 ….. an-1以及整数S。求出综合不小于S的连续子序列的长度的最小值。如果解不存在,则输出0。  限制条件:    10    0    S<10^8这里我们拿第一组测试数据举例子,即 n=10,
求素数常用的几种方法
如何判断素数一个素是不是素数呢?或许你会以为这是一个非常简单问题,就像1+1=2一样,当一个数的因子只有1和它本身的时候就是素数,很简单的嘛!!!但是,当一个数特别大的时候就没有那么简单进行判断了。下面我们就求素数常用的一些方法进行讨论和判断。我们先来看看幼稚园的小孩子的做法:#include&amp;lt;stdio.h&amp;gt; #include&amp;lt;time.h&amp;gt; int IsPrime(in...
大多数情况,mathematica慢跟使用不当有关
原始引用wolfram 博客文章:高效mathematica编程的10个技巧视频培训资料可以这里试试相关的notebook下载这个原版英文的最权威,不过已经有不少中文翻译版本。个人感觉:明白了导致慢的原因和纠正的办法之后,大部分问题,更喜欢用mathematica,而不是matlab或maple。当然,mathematica在少数问题上有局限的情况下,另当别论。不过这类情况较少。中文翻译百度贴吧Ma
吴恩达机器学习——优化算法(高级算法使用+多类别分类)
  其他算法 Conjugate descent BFGS L-BFGS 特点: 不需要手动计算学习率 比梯度下降效率更高 缺点: 更加的复杂   如何调度高级算法优化代价函数 Matlab实现方法 实例: 假设已知代价函数,我们通过代价函数求得了偏导数 首先,完成代价函数的实现(代码如下) function [jVal,gradient] = costFunc...
ES 解决字符串的排序问题以及相关度评分TF&IDF算法
如何将一个field索引俩次来解决字符串的排序问题 如果对一个stringfield进行排序,结果往往不准确,因为分词后是多个单词,再排序就不是我们想要的结果了 通常的解决方案是,将一个string field建立俩次索引,一个分词,用来进行搜索,一个不分词,用来进行排序 相关度评分TF&amp;amp;IDF算法 TF:搜索文本中的各个词条在field文本中出现了多少次,出现次数越多,就越相关 IDF...
概论-组合最优化问题、计算复杂性和启发式算法概念(现代优化计算方法)
1.组合最优化问题 定义: 是通过数学方法的研究去寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选等。 描述: 最优化问题的数学模型的一般描述是 , x为决策变量,f ( x )为决策函数,R为可行解,R中的任何一个元素都是问题的一个可行解,满足f ( x* ) = min { f ( x ) | x∈R} 的可行解 x* 称为该问题的最优解
程序优化技巧——如何将一个程序加速一百倍
本文展示了如何将一个使用蒙特卡洛方法计算圆周率的C语言程序加速一百倍
Where条件的in里面放太多数据导致很慢
比如:select * from TableA where ID in (42,216,219,230,231,220,249,250,221,251,252,217,253,255,256,254,257,258,1804) 52W数据,查询速度19386ms,好慢怎么办?程序都卡死了。   那么试一下百度搜索到的优化方式? 1.将in里面的ID分拆查询,再合并数据 select
打开excel很慢的解决方法
在资源管理器--工具--文件夹选项--文件类型中选中扩展名为DOC,点击"高级"-选择"打开"-点击"编辑"-在"用于执行编辑的应用程序中"在/n的后而加上"%1"(注:一定要添上空格及“”号)例如:"D:\Program\Microsoft Office\OFFICE11\WINWORD.EXE" /n "%1" /dde 。注意一定是这个顺序,其它顺序都是不对的。取消“使用DDE”前的钩,点击
文章热词 设计制作学习 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 有什么平台可以学习大数据 有产品经理这个课程吗