大数据处理N!(21<N<2000)
输入:
每行输入1个正整数n,(0<n<1000 000)
输出:
对于每个n,输出n!的(十进制)位数 digit, 和最高位数firstNum。(n!约等于 firstNum * 10^[digit-1] )
方法一:
利用数学库及相关知识。
采用蛮力,根据定义,直接求解!
所谓n!的十进制位数,就是 log(n)+1, 根据数学公式有:n!=1*2*3*.....*n;
lg(n!)=lg(2)+......lg(n);
第一位数等于 pow(10, lg(n!)的小数部分)
#include<iostream>
#include<math.h> using namespace std;
int main(){ int N;
cin>>N; int firstNum=; // should be 1-9
int digit=; double num=0.0, yushu=0.0; for(int i=;i<=N;i++)
{
num=num+log10(i);
} digit=(int)num + ; yushu = num + - digit;
firstNum=pow(,yushu); cout<< firstNum<< " " <<digit<<endl; }
方法二:
把所有数字以字符形式存于数组中,然后倒序输出, 最关键点是要理解乘法的加法进位原理, 代码和测试结果如下
int main(){ int N, digit=,tmp=,accu=;
cin>>N; int A[]; A[]=; for(int i=;i<=N;i++)
{
accu=;
tmp=;
for(int j=;j<digit;j++)
{
tmp=A[j]*i+accu;
A[j]=tmp%;
accu=tmp/;
}
while(accu!=){
A[digit]=accu%;
accu/=;
digit++;
}
} digit--;
for(int i=digit; i>=;i--)
cout<<A[i]; cout<<endl; }
测试结果
[root@wl Geeks]# ./a.out
100
9332621544394415268169923885626670049071596826438162146859296389521759999322991
5608941463976156518286253697920827223758251185210916864000000000000000000000000
大数据处理N!(21<N<2000)的更多相关文章
- 《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化 》
基本信息 作者: 高彦杰 丛书名:大数据技术丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111483861 上架时间:2014-11-5 出版日期:2014 年11月 开本:16开 页码:255 ...
- 《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》【PDF】 下载
内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技 ...
- 《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》【PDF】
内容简介 <Spark大数据处理:技术.应用与性能优化>根据最新技术版本,系统.全面.详细讲解Spark的各项功能使用.原理机制.技术细节.应用方法.性能优化,以及BDAS生态系统的相关技 ...
- 大数据处理-Trie树
大数据处理--Trie树 1.1.什么是Trie树 Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种.典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被 ...
- Hadoop1-认识Hadoop大数据处理架构
一.简介概述 1.什么是Hadoop Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 Hadoop是基于java语言开发,具有很好的跨平 ...
- 翻译-In-Stream Big Data Processing 流式大数据处理
相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yah ...
- [转载] 一共81个,开源大数据处理工具汇总(下),包括日志收集系统/集群管理/RPC等
原文: http://www.36dsj.com/archives/25042 接上一部分:一共81个,开源大数据处理工具汇总(上),第二部分主要收集整理的内容主要有日志收集系统.消息系统.分布式服务 ...
- eMarketer:DMP帮广告主搞定大数据处理问题
DMP(数据管理平台)帮助广告主获得可行动的洞察 在数字广告领域,大数据和数据管理平台(DPMs)仍大有可为.DMPs让广告主可以使用他们的大数据来做出更灵活更有效的营销决策. 数据管理和分析是业界挑 ...
- Spark大数据处理技术
全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍 俯览未来大局,不失精细剖析,呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节 透彻讲解Spark原理和架构,以及部署模式.调度框架.存储管理及 ...
随机推荐
- padding和margin——内边距和外边距
一.padding——内边距(内填充) 1.1.padding 简写属性在一个声明中设置所有填充属性.该属性可以有1到4个值. <style> div.outer{ width: 400p ...
- idea使用eclipse 代码format风格
为了保证大家代码格式一样,避免在合代码时很出现大面积冲突.针对eclipse和idea两种开发工具进行了代码风格统一. Eclipse 使用方法:Windows → Preferences → Jav ...
- boost库中的 program_options
1.阅读rviz中的源码时在rviz/visualizer_app.cpp中遇到如下代码: po::options_description options; options.add_options() ...
- angular6 safe url pipe
safe-url.pipe.ts import { Pipe, PipeTransform } from '@angular/core'; import { DomSanitizer } from ' ...
- 利用itext将html页面转成pdf(不模糊)
1.maven项目进入依赖 <dependency> <groupId>org.xhtmlrenderer</groupId> <artifactId> ...
- 【调试基础】Part 1 寄存器
01 寄存器体系 02 16/32/64位寄存器
- 深度学习硬件:CPU、GPU、FPGA、ASIC
人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索 ...
- checkbox和radio元素的样式设置(简易版)
html代码 //html <div> <p style="font-size:18px;margin-top:30px;color:rgba(0,0,0,0.44)&qu ...
- OpenStack的容器服务体验
magnum 是用于 OpenStack 的容器服务.它有以下特点: 抽象的容器.节点.服务等 集成了用于容器技术的 Kubernetes 和 Docker 集成了多租户安全的 Keystone 继承 ...
- 设置tomcat支持软连接
一般开发时不会在tomcat安装目录/data/tomcat/webapps/ROOT 下去,上传部署:而是建立软连接,在tomcat安装目录之外操作,比如执行git pull拉取项目,而tomcat ...