HDU - 2710 Max Factor

本文介绍了一种使用埃氏筛法解决特定数学问题的方法,即在给定范围内找到具有最大素因数的整数。通过预先计算素数,然后逐个检查每个输入数的素因数,从而高效地解决问题。

题面

To improve the organization of his farm, Farmer John labels each of his N (1 <= N <= 5,000) cows with a distinct serial number in the range 1…20,000. Unfortunately, he is unaware that the cows interpret some serial numbers as better than others. In particular, a cow whose serial number has the highest prime factor enjoys the highest social standing among all the other cows.

(Recall that a prime number is just a number that has no divisors except for 1 and itself. The number 7 is prime while the number 6, being divisible by 2 and 3, is not).

Given a set of N (1 <= N <= 5,000) serial numbers in the range 1…20,000, determine the one that has the largest prime factor.

Input

* Line 1: A single integer, N

* Lines 2…N+1: The serial numbers to be tested, one per line

Output

* Line 1: The integer with the largest prime factor. If there are more than one, output the one that appears earliest in the input file.

Sample Input

4
36
38
40
42

Sample Output

38

题目大意

给定N个数,求出其具有最大素因数的数,注意,是输出具有最大素因数的数,而不是最大素因数,若具有多个,则输出最先出现的那一个。

题目分析

这算是埃氏筛的模板题吧……

注意到范围是[1,20000][1,20000][1,20000],这个范围我们可以先用埃氏筛(nlog⁡log⁡nn\log \log nnloglogn),先求出20000以内的素数,然后每输入一个数就枚举所有比它小的素数,找出最大素因子。然后与上一个最大素因子比较,若比原来的大,就保存下来。不比原来的大就丢弃就行了。

代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
bool fact[20001];
int prime[20001];
int a[5001];
int main(int argc, char const *argv[]) {
  memset(fact, 1,  sizeof(fact));
  for(int i = 2; i < 20001; i++){
    if(fact[i]){
      for(int j = 2 * i; j < 20001; j += i)
        fact[j] = 0;
    }
  }
  int cnt = 0;
  for(int i = 2; i < 20001; i++){
    if(fact[i])
      prime[cnt++] = i;
  }
  int n;
  while(~scanf("%d", &n)){
    int r = -1, yz = -1;
    for(int i = 0; i < n; i++){
      int t = 0, m;
      scanf("%d", &m);
      for(int j = 0; j < cnt && prime[j] <= m; j++){
        if(!(m % prime[j]))
          t = prime[j];
      }
      if(t > yz){
        r = m;
        yz = t;
      }
    }
    printf("%d\n", r);
  }

  return 0;
}

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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