博客
关于我
第七届蓝桥杯(软件类)省赛C++B组真题题解
阅读量:218 次
发布时间:2019-02-28

本文共 922 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

煤球数目

有一堆煤球,堆成三角棱锥形。具体:第一层放1个,第二层3个(排列成三角形),第三层6个(排列成三角形),第四层10个(排列成三角形),……如果一共有100层,共有多少个煤球?


解题思路

每一层的煤球数目形成一个数列,该数列的通项公式为 ( a_i = i(i+1)/2 )。要计算100层的总煤球数目,我们需要对该数列求和。

将数列拆分为 ( a_i = i^2 + i ),因此总和为:[S = \sum_{i=1}^{100} a_i = \sum_{i=1}^{100} \frac{i^2 + i}{2} = \frac{1}{2} \left( \sum_{i=1}^{100} i^2 + \sum_{i=1}^{100} i \right)]

利用已知的求和公式:[\sum_{i=1}^n i = \frac{n(n+1)}{2}, \quad \sum_{i=1}^n i^2 = \frac{n(n+1)(2n+1)}{6}]

代入 ( n = 100 ):[\sum_{i=1}^{100} i = \frac{100 \times 101}{2} = 5050][\sum_{i=1}^{100} i^2 = \frac{100 \times 101 \times 201}{6} = 338350]

因此:[S = \frac{338350 + 5050}{2} = \frac{343400}{2} = 171700]


代码

#include 
using namespace std;typedef long long ll;const int INF = 0x3f3f3f3f;const int maxn = 1e5 + 5;const int mod = 1e9 + 7;void solve() { int temp = 0, ans = 0; for (int i = 1; i <= 100; ++i) { temp += i; ans += temp; } cout << ans << endl;}

答案

171700

转载地址:http://vcsn.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
opencv32-基于距离变换和分水岭的图像分割
查看>>
opencv4-图像操作
查看>>
opencv5-图像混合
查看>>
opencv6-调整图像亮度和对比度
查看>>
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV_ cv2.imshow()
查看>>
opencv——图像缩放1(resize)
查看>>
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | CIB-SE-YOLOv8: 优化的YOLOv8, 用于施工现场的安全设备实时检测 !
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>