丢丢龙打嗝 题解

题目描述

丢丢龙从 a 秒开始打嗝,每隔 b 秒打一个。龙丢丢从 c 秒开始打嗝,每隔 d 秒打一个。即:

丢丢龙在 a,a + b,a + 2b...秒会打嗝。

龙丢丢在  c,c + d,c + 2d ... 秒会打嗝。

试问两个人是否会同时打嗝,如果会请输出同时打嗝的最小时间,否则输出 -1

输入格式

第一行仅有一个数字 T(1 < T \leq 10 )代表数据组数。下面依次是每一组数据:

每组数据仅有一行四个整数 a, b, c, d(1 \leq a, b, c, d\leq 100)

输出格式

每组数据一行一个数字 -1 或者最小时间 t

样例

输入样例

2

2    4    6    8

1    2    2    2

输出样例

6

-1

贴代码 !

#include <iostream>

int main(){
	long long n, key = 0;
	long long Ans[1005] = {};
	std::cin >> n;
	
	while(n--){ //依次判断每一组 
		int a, b, c, d;
		std::cin >> a >> b >> c >> d;
		
		long long Tlong[11], Tdiu[11]; // 分别表示每只龙的之间
		
		for(int i=0;i<=10;i++) {
			Tlong[i] = a + i*b;
			Tdiu[i] = c + i*d;  //第i次
		}
		
		int cnt = 0;
		int Same[1005];
		for(int i=0;i<11;i++) {
			
			for(int k=0;k<11;k++) {
				
				if(Tlong[i] == Tdiu[k]) {
					Same[cnt] = Tlong[i];
					cnt++;
				}
			}
		}
		
		if(cnt == 0) std::cout << "-1" << std::endl; // 没有同一时间
		else std::cout << Same[0] << std::endl; //输出第一次同一时间
 }
	
	return 0;
}

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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