【P5253】丢番图【数论,数学】

第15章 AI 产品原型设计 —— 让 AI 成为你的产品经理 理解产品需求- 将模糊的想法转化为具体的原型方案生成高质量原型- 输出符合设计规范的 HTML 原型提供设计建议- 基于 UX 最佳实践给出优化建议维护原型文档- 自动更新原型说明和变更记录。 阅读详情

题目大意:

题目链接:https://www.luogu.org/problem/P5253
给出 n n n,求 1 x + 1 y = 1 n \frac{1}{x}+\frac{1}{y}=\frac{1}{n} x1​+y1​=n1​本质不同的解。


思路:

和 樱花 那道题基本一样,所以很快就推出来了。

通分
x y x + y = n \frac{xy}{x+y}=n x+yxy​=n
移项
− n ( x + y ) + x y = 0 -n(x+y)+xy=0 −n(x+y)+xy=0
配方
n 2 − n ( x + y ) + x y = n 2 n^2-n(x+y)+xy=n^2 n2−n(x+y)+xy=n2
( n − x ) ( n − y ) = n 2 (n-x)(n-y)=n^2 (n−x)(n−y)=n2
所以如果我们 n 2 n^2 n2分解质因数即可。然后两两配对。
若 n = c 1 p 1 × c 2 p 2 × . . . × c n p n n=c_1^{p_1}\times c_2^{p_2}\times ...\times c_n^{p_n} n=c1p1​​×c2p2​​×...×cnpn​​,则 n = c 1 2 p 1 × c 2 2 p 2 × . . . × c n 2 p n n=c_1^{2p_1}\times c_2^{2p_2}\times ...\times c_n^{2p_n} n=c12p1​​×c22p2​​×...×cn2pn​​
时间复杂度 O ( n ) O(\sqrt{n}) O(n ​)


代码:

#include <cstdio>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int N=1e7+10;
ll n,tot,ans,c[N];

int main()
{
	scanf("%lld",&n);
	for (ll i=2;i*i<=n;i++)
		if (!(n%i))
		{
			tot++;
			for (;!(n%i);n/=i)
				c[tot]++;
		}
	if (n>1) c[++tot]++;
	ans=1;
	for (int i=1;i<=tot;i++)
		ans*=(c[i]*2+1);
	printf("%lld",(ans+1)/2LL);
	return 0;
}
实时多目标跟踪(MOT):SORT与DeepSORT优化 实时多目标跟踪(MOT):SORT与DeepSORT优化​ ,人工智能,计算机视觉,大模型,AI,本文围绕实时多目标跟踪中的 SORT 与 DeepSORT 算法展开,阐述了两者原理、实现及优化。SORT 结合卡尔曼滤波和匈牙利算法,依赖目标检测,实时性好但复杂场景表现欠佳。DeepSORT 在其基础上引入外观特征,采用级联匹配,提升了跟踪精度和鲁棒性。还探讨了两种算法在检测、运动模型、外观特征等方面的优化方向,以及应用场景与选择建议,为相关应用和研究提供参考。 阅读详情

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stoorz1023
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