UVALive 7045 Last Defence

本文介绍了一种解决特定数学问题的算法,该问题为:已知两个初始值S0和S1,求由这两个值生成的等差数列中互不相同的数的个数。通过分析数列的特性,算法能够高效地计算出不同数值的数量。

题意:已知S0和S1,以及,求S中互不相同的数的个数。

分析:例如S0 = 90,S1 = 17,可得序列90,17, 73,56, 17, 39, 22, 5,  17, 12, 5, 7, 2, 5, 3, 2, 1, 1, 0

很容易发现整个序列先是等差递减数列90, 73, 56, 39, 22, 5-------公差 -17,   数列个数 90 / 17 + 1 = 6

          然后是等差递减数列17, 12, 7, 2----------公差 -5 , 数列个数 17 / 5 + 1 = 4

          然后是等差递减数列5, 3, 1--------公差 -2, 数列个数 5 / 2 + 1 = 3

由此可知,前一个数列的公差的绝对值是后一个数列的第一项,而对于第一个数列,它的最后一项必然是之后某数列的首项

PS:经过多组样例模拟可发现0必存在

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cctype>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<sstream>
#include<iterator>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>
#include<stack>
#include<deque>
#include<queue>
#include<list>
#define Min(a, b) a < b ? a : b
#define Max(a, b) a < b ? b : a
typedef long long ll;
typedef unsigned long long llu;
const int INT_INF = 0x3f3f3f3f;
const int INT_M_INF = 0x7f7f7f7f;
const ll LL_INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
const ll LL_M_INF = 0x7f7f7f7f7f7f7f7f;
const int dr[] = {0, 0, -1, 1};
const int dc[] = {-1, 1, 0, 0};
const double pi = acos(-1.0);
const double eps = 1e-8;
const int MOD = 1e9 + 7;
const int MAXN = 2000 + 10;
const int MAXT = 10000 + 10;
using namespace std;
int main(){
    int T;
    scanf("%d", &T);
    for(int i = 1; i <= T; ++i){
        llu a, b;
        scanf("%llu%llu", &a, &b);
        printf("Case #%d: ", i);
        if(a < b) swap(a, b);
        if(a == 0 && b == 0){
            printf("1\n");
            continue;
        }
        else if(b == 0){
            printf("2\n");
            continue;
        }
        else if(a == b){
            printf("2\n");
            continue;
        }
        else if(a % b == 0){
            printf("%llu\n", a / b + llu(1));
            continue;
        }
        llu ans = 1;
        llu d = Min(a - b, b);
        ans += a / d;
        while(a % d){
            llu tmp = d;
            d = Min(tmp - a % tmp, a % tmp);
            ans += tmp / d;
            a = tmp;
        }
        printf("%llu\n", ans);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tyty-Somnuspoppy/p/6067516.html

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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