bzoj 3505: [Cqoi2014]数三角形

本文介绍了一道Cqoi2014竞赛题目“数三角形”的解决方法,通过组合数学原理计算在给定网格上不共线的三角形总数,避免计数中出现的共线情况。

3505: [Cqoi2014]数三角形

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Description

给定一个nxm的网格,请计算三点都在格点上的三角形共有多少个。下图为4x4的网格上的一个三角形。

注意三角形的三点不能共线。

Input

输入一行,包含两个空格分隔的正整数m和n。

Output

输出一个正整数,为所求三角形数量。

Sample Input

2 2

Sample Output

76


所有格点中任取三个点,情况数为C(n*m, 3),

但这三个点不能在同一条直线上,所以要减去三点共线的情况

暴力枚举其中两个点的横纵坐标之差dx和dy,那么这两个点连线上的整点个数就为Gcd(dx, dy)-1

除此之外,这两个点还可以向下移动(n-dx)个单位,也可以向右移动(m-dy)个单位,还可以翻转

例如(1, 1),(3, 4)翻转为(1, 4),(3, 1),所以对于当前的dx和dy

如果这两点在不平行于x轴或y轴,即其中一个不为0,那么情况数就为2*(Gcd(dx, dy)-1)*(n-dx)*(m-dy)

如果平行,那么情况数就为(Gcd(dx, dy)-1)*(n-dx)*(m-dy)(不能翻转了,翻转还是一样的)

最后暴力枚举dx(1~n-1),dy(1~m-1),全部减掉就是答案了


#include<stdio.h>
#define LL long long
int Gcd(int a, int b)
{
	if(a==0)
		return b;
	if(b==0)
		return a;
	return Gcd(b, a%b);
}
int main(void)
{
	LL ans, sum;
	int n, m, i, j;
	while(scanf("%d%d", &n, &m)!=EOF)
	{
		n++, m++;
		ans = (LL)(m*n)*(m*n-1)*(m*n-2)/6;
		for(i=0;i<=n-1;i++)
		{
			for(j=0;j<=m-1;j++)
			{
				if(i==0 && j==0)
					continue;
				sum = (LL)(Gcd(i, j)-1)*(n-i)*(m-j);
				if(i==0 || j==0)
					ans -= sum;
				else
					ans -= sum*2;
			}
		}
		printf("%lld\n", ans);
	}
	return 0;
}


基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感据结合先进法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参以及辅助气象据,形成多维度特征据集。该据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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