等式

本文提供了一种高效的算法来解决给定正整数n时,求解1/x+1/y=1/n(x≤y)的正整数解的数量问题。通过推导将问题转化为求n²的因数个数,给出具体实现代码。
链接: https://www.nowcoder.com/acm/contest/90/F
来源:牛客网

给定n,求1/x + 1/y = 1/n (x<=y)的解数。(x、y、n均为正整数)


输入描述:

在第一行输入一个正整数T。
接下来有T行,每行输入一个正整数n,请求出符合该方程要求的解数。
(1<=n<=1e9)

输出描述:

输出符合该方程要求的解数。

这个首先是可推得 通过推导大致可以得到 1/x+1/y=1/n   nx+ny=xy  即 nx+ny-xy+n^2=n^2

即(n-x)(n-y)=n^2  即求n的因数 n 2是n的因数的两倍

当时在场上只推到这  但后来看了网上的题解发现后面的求因数还有诀窍就是所求数的因数中 素数

每一个素因子的数目+1)相乘所得
例如15的因子数目为1,3,5 ,15 (1+1)*(1+1)=4;
```
 #include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;




int main() {
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--) {
        int n,ans=1,m,temp=0;
        scanf("%d",&n);
        m=(int)sqrt(n);
        for(int i=2; i<=m; i++) {
            if(n%i==0) {
                while(n%i==0) {
                    n=n/i;
                    temp++;
                }
                ans=ans*(temp*2+1);
                temp=0;
            }
        }
        if(n>1)  ans*=3;
        printf("%d\n",ans/2+1);
    }
    return 0;
}
```
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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