#1156761 (C++23) No.3455 N-beatsu

提出ソース
結果

問題	No.3455 N-beatsu
コンテスト
ユーザー	ロロ宮
提出日時	2026-04-07 15:25:26
言語	C++23 (gcc 15.2.0 + boost 1.89.0) コンパイル: `g++-15 -O2 -lm -std=c++23 -Wuninitialized -DONLINE_JUDGE -o a.out _filename_` 実行: `./a.out`
結果	AC
実行時間	7 ms / 2,000 ms
コード長	19,488 bytes
記録記録タグの例: 初AC ショートコード純ショートコード純主流ショートコード最速実行時間
コンパイル時間	4,832 ms
コンパイル使用メモリ	360,044 KB
実行使用メモリ	6,400 KB
最終ジャッジ日時	2026-04-07 15:25:37
合計ジャッジ時間	5,540 ms
ジャッジサーバーID （参考情報）	judge2_1 / judge3_0
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other	AC * 10
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ソースコード

raw source code
// [TEMPLATE_BEGIN]
#include <bits/stdc++.h>

#include <iostream>
#include <tuple>
#include <type_traits>
#include <vector>

// ==================== 単一値・基本入力 ====================

/**
 * @brief 標準入出力の高速化を行う。main関数の最初で呼ぶことを推奨。
 */
inline void fast_io() {
    std::ios_base::sync_with_stdio(false);
    std::cin.tie(nullptr);
}

/**
 * @brief 任意の数の変数を標準入力から読み込む
 * @tparam Ts 引数の型パック
 * @param args 読み込み先の変数
 */
template <typename... Ts>
inline void scan(Ts&... args) {
    (std::cin >> ... >> args);
}

/**
 * @brief 単一の値を標準入力から読み込む
 * @tparam T 読み込む値の型 (デフォルト: int)
 * @return 読み込んだ値
 */
template <typename T = int>
inline T read() {
    T x;
    std::cin >> x;
    return x;
}

// ==================== ベクター入力 ====================

/**
 * @brief 1次元ベクターを標準入力から読み込む（算術型用、offset 付き）
 * @tparam T 要素の型 (デフォルト: int)
 * @param n 要素数
 * @param offset 読み込み時に引く値 (デフォルト: 0)
 * @return 読み込んだベクター
 */
template <typename T = int>
    requires std::is_arithmetic_v<T>
inline std::vector<T> read_vec(int n, T offset = 0) {
    std::vector<T> v(n);
    for (auto& x : v) {
        std::cin >> x;
        x -= offset;
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 1次元ベクターを標準入力から読み込む（非算術型用）
 * @tparam T 要素の型
 * @param n 要素数
 * @return 読み込んだベクター
 */
template <typename T>
    requires(!std::is_arithmetic_v<T>)
inline std::vector<T> read_vec(int n) {
    std::vector<T> v(n);
    for (auto& x : v) {
        std::cin >> x;
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 2次元ベクターを標準入力から読み込む（算術型用、offset 付き）
 * @tparam T 要素の型 (デフォルト: int)
 * @param h 行数
 * @param w 列数
 * @param offset 読み込み時に引く値 (デフォルト: 0)
 * @return 読み込んだ h×w の2次元ベクター
 */
template <typename T = int>
    requires std::is_arithmetic_v<T>
inline std::vector<std::vector<T>> read_vec2(int h, int w, T offset = 0) {
    std::vector<std::vector<T>> v(h, std::vector<T>(w));
    for (auto& row : v) {
        for (auto& x : row) {
            std::cin >> x;
            x -= offset;
        }
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 2次元ベクターを標準入力から読み込む（非算術型用）
 * @tparam T 要素の型
 * @param h 行数
 * @param w 列数
 * @return 読み込んだ h×w の2次元ベクター
 */
template <typename T>
    requires(!std::is_arithmetic_v<T>)
inline std::vector<std::vector<T>> read_vec2(int h, int w) {
    std::vector<std::vector<T>> v(h, std::vector<T>(w));
    for (auto& row : v) {
        for (auto& x : row) {
            std::cin >> x;
        }
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 各行の最初に要素数が与えられる可変長2次元ベクターを標準入力から読み込む（算術型用、offset 付き）
 * @tparam T 要素の型 (デフォルト: int)
 * @param h 行数
 * @param offset 読み込み時に引く値 (デフォルト: 0)
 * @return 読み込んだ可変長の2次元ベクター
 */
template <typename T = int>
    requires std::is_arithmetic_v<T>
inline std::vector<std::vector<T>> read_vec2_var(int h, T offset = 0) {
    std::vector<std::vector<T>> v(h);
    for (auto& row : v) {
        int m;
        std::cin >> m;
        row = read_vec<T>(m, offset);
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 各行の最初に要素数が与えられる可変長2次元ベクターを標準入力から読み込む（非算術型用）
 * @tparam T 要素の型
 * @param h 行数
 * @return 読み込んだ可変長の2次元ベクター
 */
template <typename T>
    requires(!std::is_arithmetic_v<T>)
inline std::vector<std::vector<T>> read_vec2_var(int h) {
    std::vector<std::vector<T>> v(h);
    for (auto& row : v) {
        int m;
        std::cin >> m;
        row = read_vec<T>(m);
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 1次元のペアのベクターを標準入力から読み込む
 * @tparam T1 ペアの1つ目の要素の型 (デフォルト: int)
 * @tparam T2 ペアの2つ目の要素の型 (デフォルト: int)
 * @param n 要素数
 * @param offset1 1つ目の要素から引く値 (デフォルト: 0)
 * @param offset2 2つ目の要素から引く値 (デフォルト: 0)
 * @return 読み込んだペアのベクター
 */
template <typename T1 = int, typename T2 = int>
inline std::vector<std::pair<T1, T2>> read_vec_pair(int n, T1 offset1 = 0, T2 offset2 = 0) {
    std::vector<std::pair<T1, T2>> v(n);
    for (auto& [x, y] : v) {
        std::cin >> x >> y;
        x -= offset1;
        y -= offset2;
    }
    return v;
}

// ==================== 行列・三角形入力 ====================

/**
 * @brief 上三角行列形式の入力を読み込み、2次元ベクターとして返す（算術型用、offset 付き）
 * @tparam T 要素の型 (デフォルト: int)
 * @param n 行列のサイズ (n x n)
 * @param symmetric 対称行列にするかどうか (デフォルト: true)
 * @param offset 読み込み時に値から引く量 (デフォルト: 0)
 * @return 読み込んだ 2次元ベクター
 */
template <typename T = int>
    requires std::is_arithmetic_v<T>
inline std::vector<std::vector<T>> read_upper_tri(int n, bool symmetric = true, T offset = 0) {
    std::vector<std::vector<T>> v(n, std::vector<T>(n));
    for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
        for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
            std::cin >> v[i][j];
            v[i][j] -= offset;
            if (symmetric) v[j][i] = v[i][j];
        }
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 上三角行列形式の入力を読み込み、2次元ベクターとして返す（非算術型用）
 * @tparam T 要素の型
 * @param n 行列のサイズ (n x n)
 * @param symmetric 対称行列にするかどうか (デフォルト: true)
 * @return 読み込んだ 2次元ベクター
 */
template <typename T>
    requires(!std::is_arithmetic_v<T>)
inline std::vector<std::vector<T>> read_upper_tri(int n, bool symmetric = true) {
    std::vector<std::vector<T>> v(n, std::vector<T>(n));
    for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
        for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
            std::cin >> v[i][j];
            if (symmetric) v[j][i] = v[i][j];
        }
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 下三角行列形式の入力を読み込み、2次元ベクターとして返す（算術型用、offset 付き）
 * @tparam T 要素の型 (デフォルト: int)
 * @param n 行列のサイズ (n x n)
 * @param symmetric 対称行列にするかどうか (デフォルト: true)
 * @param offset 読み込み時に値から引く量 (デフォルト: 0)
 * @return 読み込んだ 2次元ベクター
 */
template <typename T = int>
    requires std::is_arithmetic_v<T>
inline std::vector<std::vector<T>> read_lower_tri(int n, bool symmetric = true, T offset = 0) {
    std::vector<std::vector<T>> v(n, std::vector<T>(n));
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < i; ++j) {
            std::cin >> v[i][j];
            v[i][j] -= offset;
            if (symmetric) v[j][i] = v[i][j];
        }
    }
    return v;
}

/**
 * @brief 下三角行列形式の入力を読み込み、2次元ベクターとして返す（非算術型用）
 * @tparam T 要素の型
 * @param n 行列のサイズ (n x n)
 * @param symmetric 对称行列にするかどうか (デフォルト: true)
 * @return 読み込んだ 2次元ベクター
 */
template <typename T>
    requires(!std::is_arithmetic_v<T>)
inline std::vector<std::vector<T>> read_lower_tri(int n, bool symmetric = true) {
    std::vector<std::vector<T>> v(n, std::vector<T>(n));
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < i; ++j) {
            std::cin >> v[i][j];
            if (symmetric) v[j][i] = v[i][j];
        }
    }
    return v;
}

// ==================== タプル入力 ====================

namespace detail {

/**
 * @brief タプルの各要素を順番に読み込む（内部実装）
 * @tparam Tuple タプル型
 * @tparam Is インデックスのパック
 * @param t 読み込み先のタプル
 */
template <typename Tuple, std::size_t... Is>
inline void read_tuple_impl(Tuple& t, std::index_sequence<Is...>) {
    (std::cin >> ... >> std::get<Is>(t));
}

}  // namespace detail

/**
 * @brief 複数の型の値をまとめてタプルとして読み込む
 * @tparam Ts 読み込む型のパック
 * @return 読み込んだ値を格納した std::tuple<Ts...>
 *
 * 使い方:
 *   auto [a, b, c] = read_tuple<int, long long, std::string>();
 */
template <typename... Ts>
inline std::tuple<Ts...> read_tuple() {
    std::tuple<Ts...> t;
    detail::read_tuple_impl(t, std::index_sequence_for<Ts...>{});
    return t;
}

/**
 * @brief n 行分のタプルをベクターとして読み込む
 * @tparam Ts 各行の型のパック
 * @param n 行数
 * @return 読み込んだ std::tuple<Ts...> の std::vector
 *
 * 使い方:
 *   auto v = read_vec_tuple<int, int, long long>(n);
 *   auto [a, b, c] = v[i];
 */
template <typename... Ts>
inline std::vector<std::tuple<Ts...>> read_vec_tuple(int n) {
    std::vector<std::tuple<Ts...>> v(n);
    for (auto& t : v)
        detail::read_tuple_impl(t, std::index_sequence_for<Ts...>{});
    return v;
}

// ==================== グラフ入力 ====================

/**
 * @brief 無向グラフを辺リストから隣接リスト形式で読み込む
 * @param n 頂点数
 * @param m 辺数
 * @param base 入力の頂点番号のベース (0-indexed なら 0、1-indexed なら 1)
 * @return 0-indexed の隣接リスト (vector<vector<int>>)
 *
 * 使い方:
 *   auto g = read_graph(n, m, 1); // 1-indexed 入力
 */
inline std::vector<std::vector<int>> read_graph(int n, int m, int base = 1) {
    std::vector<std::vector<int>> g(n);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v;
        std::cin >> u >> v;
        u -= base;
        v -= base;
        g[u].push_back(v);
        g[v].push_back(u);
    }
    return g;
}

/**
 * @brief 有向グラフを辺リストから隣接リスト形式で読み込む
 * @param n 頂点数
 * @param m 辺数
 * @param base 入力の頂点番号のベース (0-indexed なら 0、1-indexed なら 1)
 * @return 0-indexed の隣接リスト (vector<vector<int>>)
 *
 * 使い方:
 *   auto g = read_digraph(n, m, 1); // 1-indexed 入力、u -> v の有向辺
 */
inline std::vector<std::vector<int>> read_digraph(int n, int m, int base = 1) {
    std::vector<std::vector<int>> g(n);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v;
        std::cin >> u >> v;
        u -= base;
        v -= base;
        g[u].push_back(v);
    }
    return g;
}

/**
 * @brief 木を辺リストから隣接リスト形式で読み込む (n-1 辺)
 * @param n 頂点数
 * @param base 入力の頂点番号のベース (0-indexed なら 0、1-indexed なら 1)
 * @return 0-indexed の隣接リスト (vector<vector<int>>)
 *
 * 使い方:
 *   auto g = read_tree(n, 1); // 1-indexed 入力
 */
inline std::vector<std::vector<int>> read_tree(int n, int base = 1) {
    return read_graph(n, n - 1, base);
}

/**
 * @brief 重み付き木を辺リストから隣接リスト形式で読み込む (n-1 辺)
 * @tparam W 辺の重みの型
 * @param n 頂点数
 * @param base 入力の頂点番号のベース (0-indexed なら 0、1-indexed なら 1)
 * @return 0-indexed の隣接リスト。各エントリは {隣接頂点, 重み} のペア
 *
 * 使い方:
 *   auto g = read_weighted_tree<long long>(n, 1);
 */
template <typename W>
inline std::vector<std::vector<std::pair<int, W>>> read_weighted_tree(int n, int base = 1) {
    return read_weighted_graph<W>(n, n - 1, base);
}

/**
 * @brief 重み付き無向グラフを辺リストから隣接リスト形式で読み込む
 * @tparam W 辺の重みの型
 * @param n 頂点数
 * @param m 辺数
 * @param base 入力の頂点番号のベース (0-indexed なら 0、1-indexed なら 1)
 * @return 0-indexed の隣接リスト。各エントリは {隣接頂点, 重み} のペア
 *
 * 使い方:
 *   auto g = read_weighted_graph<long long>(n, m, 1);
 *   for (auto [v, w] : g[u]) { ... }
 */
template <typename W>
inline std::vector<std::vector<std::pair<int, W>>> read_weighted_graph(int n, int m, int base = 1) {
    std::vector<std::vector<std::pair<int, W>>> g(n);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v;
        W w;
        std::cin >> u >> v >> w;
        u -= base;
        v -= base;
        g[u].emplace_back(v, w);
        g[v].emplace_back(u, w);
    }
    return g;
}

/**
 * @brief 重み付き有向グラフを辺リストから隣接リスト形式で読み込む
 * @tparam W 辺の重みの型
 * @param n 頂点数
 * @param m 辺数
 * @param base 入力の頂点番号のベース (0-indexed なら 0、1-indexed なら 1)
 * @return 0-indexed の隣接リスト。各エントリは {隣接頂点, 重み} のペア
 *
 * 使い方:
 *   auto g = read_weighted_digraph<long long>(n, m, 1);
 *   for (auto [v, w] : g[u]) { ... }
 */
template <typename W>
inline std::vector<std::vector<std::pair<int, W>>> read_weighted_digraph(int n, int m, int base = 1) {
    std::vector<std::vector<std::pair<int, W>>> g(n);
    for (int i = 0; i < m; i++) {
        int u, v;
        W w;
        std::cin >> u >> v >> w;
        u -= base;
        v -= base;
        g[u].emplace_back(v, w);
    }
    return g;
}

// ==================== 辺リスト入力 ====================

/**
 * @brief 無向/有向グラフの辺リストを読み込む
 * @param m 辺数
 * @param base 入力の頂点番号のベース (0-indexed なら 0、1-indexed なら 1)
 * @return 0-indexed の辺リスト (std::vector<std::pair<int, int>>)
 */
inline std::vector<std::pair<int, int>> read_edges(int m, int base = 1) {
    std::vector<std::pair<int, int>> edges(m);
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        int u, v;
        std::cin >> u >> v;
        edges[i] = {u - base, v - base};
    }
    return edges;
}

/**
 * @brief 重み付き無向/有向グラフの辺リストを読み込む
 * @tparam W 辺の重みの型
 * @param m 辺数
 * @param base 入力の頂点番号のベース (0-indexed なら 0、1-indexed なら 1)
 * @return 0-indexed の重み付き辺リスト (std::vector<std::tuple<int, int, W>>)
 */
template <typename W>
inline std::vector<std::tuple<int, int, W>> read_weighted_edges(int m, int base = 1) {
    std::vector<std::tuple<int, int, W>> edges(m);
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        int u, v;
        W w;
        std::cin >> u >> v >> w;
        edges[i] = {u - base, v - base, w};
    }
    return edges;
}
#include <algorithm>
#include <concepts>
#include <numeric>
#include <print>
#include <vector>
#include <tuple>

/**
 * @brief aをaとbの最小値で更新
 * @param a 更新対象
 * @param b 比較値
 * @return 更新されたらtrue
 */
template <typename T, typename U>
inline bool chmin(T& a, const U& b) {
    if (a > b) {
        a = b;
        return true;
    }
    return false;
}

/**
 * @brief aをaとbの最大値で更新
 * @param a 更新対象
 * @param b 比較値
 * @return 更新されたらtrue
 */
template <typename T, typename U>
inline bool chmax(T& a, const U& b) {
    if (a < b) {
        a = b;
        return true;
    }
    return false;
}

/**
 * @brief 整数除算の切り上げ (b>0)
 * @param a 分子
 * @param b 分母
 * @return 切り上げ値
 */
template <std::integral T>
inline T div_ceil(T a, T b) {
    if (a >= 0) return (a + b - 1) / b;
    return a / b;
}

/**
 * @brief 整数除算の切り捨て (b>0)
 * @param a 分子
 * @param b 分母
 * @return 切り捨て値
 */
template <std::integral T>
inline T div_floor(T a, T b) {
    if (a >= 0) return a / b;
    return (a - b + 1) / b;
}

/**
 * @brief 連続整数のvector生成
 * @param n 要素数
 * @param start 開始値(デフォルト0)
 * @return 生成されたvector
 */
template <typename T = int>
inline std::vector<T> iota_vec(int n, T start = 0) {
    std::vector<T> v(n);
    std::iota(v.begin(), v.end(), start);
    return v;
}

namespace internal {
/**
 * @brief 多次元のstd::vectorをデフォルト値で生成するヘルパー
 */
template <typename T, typename... Args>
inline auto make_vec_default(int n, Args... args) {
    if constexpr (sizeof...(args) == 0) {
        return std::vector<T>(n);
    } else {
        return std::vector(n, make_vec_default<T>(args...));
    }
}
}  // namespace internal

/**
 * @brief 多次元のstd::vectorを初期値付きで生成する
 * @param n サイズ
 * @param init 初期値
 * @return 1次元のstd::vector
 */
template <typename T>
inline std::vector<T> make_vec(int n, const T& init) {
    return std::vector<T>(n, init);
}

/**
 * @brief 多次元のstd::vectorを初期値付きで生成する（再帰・推論）
 * @param n 最初の次元のサイズ
 * @param args 残りの次元のサイズ、および最終的な初期値
 * @return 多次元のstd::vector
 */
template <typename... Args>
inline auto make_vec(int n, Args... args) {
    return std::vector(n, make_vec(args...));
}

/**
 * @brief 多次元のstd::vectorをデフォルト値で生成する
 * @tparam T 要素の型
 * @param args 次元のサイズ列
 * @return 多次元のstd::vector
 */
template <typename T, typename... Args>
inline auto make_vec(Args... args) {
    return internal::make_vec_default<T>(args...);
}

/**
 * @brief 同じサイズの複数の多次元のstd::vectorを生成する
 * @tparam Ts 各vectorの要素型
 * @param args 次元のサイズ列
 * @return 生成された各テーブルを格納したstd::tuple
 */
template <typename... Ts, typename... Args>
inline auto make_vecs(Args... args) {
    return std::make_tuple(internal::make_vec_default<Ts>(args...)...);
}


/**
 * @brief vectorを2回反復連結
 * @param v 元のvector
 * @return 2倍長のvector
 */
template <typename T>
inline std::vector<T> doubled(const std::vector<T>& v) {
    std::vector<T> res;
    res.reserve(v.size() * 2);
    res.insert(res.end(), v.begin(), v.end());
    res.insert(res.end(), v.begin(), v.end());
    return res;
}

/**
 * @brief 区間[l1,r1)と[l2,r2)の共通長
 * @param l1 区間1左端
 * @param r1 区間1右端
 * @param l2 区間2左端
 * @param r2 区間2右端
 * @return 共通部分の長さ(ない場合は0)
 */
template <typename T>
inline T overlap_length(T l1, T r1, T l2, T r2) {
    return std::max(static_cast<T>(0), std::min(r1, r2) - std::max(l1, l2));
}

/**
 * @brief "Yes"/"No"を出力
 * @param b trueでYes, falseでNo
 */
inline void Yes(bool b = true) {
    std::println("{}", (b ? "Yes" : "No"));
}

/**
 * @brief "No"を出力
 */
inline void No() {
    std::println("No");
}

#ifdef LOCAL
#include <library/my_library/utility/debug.hpp>
#else
#define debug(...)
#endif

using namespace std;
namespace rv = std::views;  // NOLINT

using lint = long long;
#define ALL(a) (a).begin(), (a).end()
// [TEMPLATE_END]

void solve() {
    // Write your code here
    int N, Q;
    scan(N, Q);
    while (Q--) {
        int X;
        scan(X);
        Yes(X % N == 0 || (to_string(X).contains(to_string(N))));
    }
}

int main() {
    fast_io();
    solve();
}
yukicoder

結果

ソースコード
