UVA 10892-LCM Cardinality

本文探讨如何计算给定整数作为最小公倍数时的不同整数对的数量,通过枚举其因子并验证组合来解决数学问题。

A pair of numbers has a unique LCM but a single number can be the LCM of more than one possiblepairs. For example 12 is the LCM of (1, 12), (2, 12), (3,4) etc. For a given positive integer N, thenumber of different integer pairs with LCM is equal to N can be called the LCM cardinality of thatnumber N. In this problem your job is to find out the LCM cardinality of a number.


题意:现在给你1个数字C,让你求有多少对的数字的最小公倍数数是C。


思路:由于数字的最小公倍数是C,那么他肯定是C的因子,

暴力求出所有C的因子,然后在一步一步进行比较,判断就行了。暴力。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,cnt;
int num[100000];
void chuli(){
    int sum=2;
    cnt=0;
    for(int i=2;i<=sqrt(n);i++)
        if(n%i==0){
            num[cnt++]=i;
            if(i==n/i)continue;
            num[cnt++]=n/i;
            }
    sum+=cnt;
    for(int i=0;i<cnt;i++)
        for(int j=i+1;j<cnt;j++)
            if(num[i]*num[j]==__gcd(num[i],num[j])*n){
                //printf("%d %d\n",num[i],num[j]);
                sum++;}
    printf("%d %d\n",n,sum);
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        if(n==0) break;
        if(n==1){
            printf("1 1\n");
            continue;
        }
        chuli();
    }
    return 0;
}


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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