Switch Game

There are many lamps in a line. All of them are off at first. A series of operations are carried out on these lamps. On the i-th operation, the lamps whose numbers are the multiple of i change the condition ( on to off and off to on ).

Input

Each test case contains only a number n ( 0< n<= 10^5) in a line. 

Output

Output the condition of the n-th lamp after infinity operations ( 0 - off, 1 - on ).

Sample Input

1
5

Sample Output

1
0
/*题意要理解清楚,这就是开关灯问题,刚开始输出的数代表操作次数和最后问题中的第几个灯泡
这个可以每次操作都是当前第几个灯泡的倍数进行操作,每次操作都是将当前状态变为相反
状态*/ 
/*所有灯刚开始是都是熄灭的,依次从1到n标号,第一次把所有是一的倍
数的灯变为相反的状态,第二次把所有是二的倍数的灯变为相反的状态
,第三次把所有是三的倍数的灯变为相反的状态,以此类推,问第n个灯
的明暗情况?

思路:第n次之后,第n个灯的状态不会再改变!!!*/
#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
      int n;
      while(cin>>n)
      {
      	int sum=0;
      	for(int i=1;i<=n;i++)
      	{
      		if(n%i==0)
      		{
      			sum++;
			}
		}
		if(sum%2==0)
		{
			cout<<0<<endl;
		}
		else
		{
			cout<<1<<endl;
		} 
	  }
	  return 0;
} 

 

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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