Codeforces Round #275 (Div. 2) A

WRF替换静态地理数据中的土地利用数据(WRF替换下垫面数据)    在进行自己的WRF项目模拟的时候,因为需要用中国土地利用数据替换WRF内嵌老旧的土地利用数据,故需要将土地利用进行替换。我使用的中国的土地利用数据是来自中国土地利用数据(1980-2015)。其中我以下载的lucc1980为例进行演示。 1、坐标转换    (1)下载的lucc1980数据如下图所示:    (2)在ArcMap中打开如下图所示: 打开属性表可以看到,lucc1980的坐标系为投影坐标系Krasovsky_1940_Albers,数据格式为GRID。这里需要将投影坐标系转换成地理坐 阅读详情

题目传送门:http://codeforces.com/contest/483/problem/A



题意分析:在l到r的范围内找三个数,a,b,c 。 a和b互质,b和c互质,但a和c不是互质。

因为r-l<=50。所以直接暴力枚举三个数就行了。


代码:

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <iostream>

using namespace std;

long long gcd(long long n,long long m)
{
    return m==0?n:gcd(m,n%m);
}

int main()
{
    int flag;
    long long i,j,k,l,r;
    while(cin>>l>>r)
    {
        flag=1;
        if(r-l<2)
        {
            printf("-1\n");
            continue;
        }
        for(i=l;i<r-1&&flag;i++)
        {
            for(j=i+1;j<r&&flag;j++)
            {
                for(k=j+1;k<r+1&&flag;k++)
                {
                    if(gcd(i,j)==1&&gcd(j,k)==1&&gcd(i,k)>1)
                    {
                        cout<<i<<" "<<j<<" "<<k<<endl;
                        flag=0;
                    }
                }
            }
        }
        if(flag)
            printf("-1\n");
    }
}


PyTorch深度学习实战(25)——从零开始实现Mask R-CNN实例分割 Mask R-CNN 是一种在目标检测任务中引入了语义分割的强大框架,通过在 Faster R-CNN 基础上进行扩展,添加了额外的分支网络,不仅可以准确地检测对象的位置和类别,还可以生成每个实例的精确像素级别的语义分割掩码。其模块化的设计可以轻松地应用于不同的任务和数据集,并且可以通过添加更多的分支进行功能扩展,如实例关键点检测等。 阅读详情

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n-1 1375

构造 Codeforces Round #275 (Div. 2) C. Diverse Permutation

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Codeforces Round #275 (Div. 2)

占坑

CHEATBEATER 1112
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