小明传球

小明传球

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Problem Description

n个人围成一个圈传球。小明站在第1个位置,刚开始球在小明手上。现在每次传球都是把球交给球当前所在的位置的顺时针第k个人,不经过中间人的手。
问:当小球第一次回到小明手上时,除了小明拿了2次球,其他人是否恰好拿了1次球。

Input

多组输入,每行两个整数,表示n, k(n, k <= 1000 000 000)

Output

如果可以,输出YES,否则输出NO

Sample Input

5 3
8 6

Sample Output

YES
NO
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<string.h>

using namespace std;

int gcd(int x,int y)
{
return y?gcd(y,x%y):x;
}
		

int main()
{
	int n,k;
	while(cin>>n>>k)
	{
		if(gcd(n,k)==1)
			cout<<"YES"<<endl;
		else cout<<"NO"<<endl;
	}
	return 0;
}


 
 
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<string.h>

using namespace std;

int f(int n,int m)
{
	int r;
	if(n>m)swap(n,m);
	while(n!=0)
	{
		r=m%n;
		m=n;
		n=r;
	}
	return m;
}
		

int main()
{
	int n,k;
	while(cin>>n>>k)
	{
		if(f(n,k)==1)
			cout<<"YES"<<endl;
		else cout<<"NO"<<endl;
	}
	return 0;
}


 
内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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