用C实现:描述 给定一个正整数,计算从0开始到这个正整数的所有整数中,0出现的个数 输入描述 正整数n,数字小于等于1000000 输出描述 [0, n],共n+1个整数中,0出现的个数。
时间: 2024-02-16 08:03:07 浏览: 111
以下是使用C语言实现的代码,具体思路是遍历[0, n]的所有整数,统计每个整数中0的个数,最后将所有整数中0的个数相加得到结果:
```c
#include <stdio.h>
int count_zeros(int n) {
int i, x, count = 0;
for (i = 0; i <= n; i++) {
x = i;
while (x > 0) {
if (x % 10 == 0) {
count++;
}
x /= 10;
}
}
return count;
}
int main() {
int n, count;
printf("请输入一个正整数n:");
scanf("%d", &n);
count = count_zeros(n);
printf("[0, %d]中0的个数为:%d\n", n, count);
return 0;
}
```
代码中的`count_zeros`函数用于统计[0, n]中所有整数中0的个数,主函数中读入正整数n,调用`count_zeros`函数计算结果并输出。
相关问题
java 给定一个正整数,计算从0开始到这个正整数的所有整数中,0出现的个数
你可以通过将每个整数转换为字符串,并计算字符串中字符 "0" 的出现次数来计算从 0 开始到给定正整数的所有整数中 0 的个数。下面是一个示例的 Java 代码:
```java
import java.util.Scanner;
public class ZeroCount {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
System.out.print("请输入一个正整数: ");
int number = scanner.nextInt();
scanner.close();
int zeroCount = 0;
for (int i = 0; i <= number; i++) {
String str = String.valueOf(i);
zeroCount += countOccurrences(str, '0');
}
System.out.println("从0到" + number + "的整数中0的个数为: " + zeroCount);
}
private static int countOccurrences(String str, char target) {
int count = 0;
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
if (str.charAt(i) == target) {
count++;
}
}
return count;
}
}
```
你可以运行这段代码,并在控制台输入一个正整数。它将输出从 0 开始到该正整数的所有整数中 0 的个数。
题目描述 给定一个正整数n(n<=10^9),计算所有小于等于n的正整数中数字1出现的个数。 关于输入 正整数 n(n<=10^9) 关于输出 所有小于等于n的正整数中数字1出现的个数
这是一个经典的数位统计问题。我们可以使用数位动态规划(Digit Dynamic Programming)来解决这个问题。以下是解决思路和实现方法:
1. 状态定义:
dp[i][j][k] 表示考虑前i位数字,当前位数字是j,是否已经达到上限(k=0表示未达到,k=1表示已达到)的1的个数。
2. 状态转移:
根据当前位数字和是否达到上限,分情况讨论并累加1的个数。
3. 初始化:
dp[0][0][0] = 0
4. 最终答案:
dp[len][0][1],其中len是n的位数。
下面是Python代码实现:
```python
def count_ones(n):
s = str(n)
len_s = len(s)
dp = [[[0] * 2 for _ in range(10)] for __ in range(len_s + 1)]
dp[0][0][0] = 0
for i in range(len_s):
for j in range(10):
for k in range(2):
if k == 1:
upper = int(s[i])
else:
upper = 9
for digit in range(0, upper + 1):
new_k = k or (digit < upper)
dp[i + 1][digit][new_k] += dp[i][j][k]
if digit == 1:
dp[i + 1][digit][new_k] += 10 ** (len_s - i - 1)
if j == 1:
dp[i + 1][digit][new_k] += j * (10 ** (len_s - i - 1))
return dp[len_s][0][1]
# 测试
n = int(input())
print(count_ones(n))
```
这个算法的时间复杂度是 O(len_s * 10 * 2) = O(len_s),其中len_s是数字n的位数。由于n最大为10^9,所以len_s最大为10,因此这个算法是高效的。
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