反素数入门 zoj 2562 and codefore

本文介绍了反素数的概念及其在ACM竞赛中的应用,包括如何通过质因数分解来寻找具有特定约数数量的最小整数,并提供了解决这类问题的C++代码示例。

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反素数的定义:对于任何正整数,其约数个数记为,例如,如果某个正整数满足:对任意的正整

            数 ,都有,那么称为反素数


定义理解:素数的约数只有两个 1  和  本身,而反素数的约数是尽可能多,比这个数小到正数的约数都要多

在ACM竞赛中,最常见的问题如下:

(1)给定一个数,求一个最小的正整数,使得的约数个数为

(2)求出中约数个数最多的这个数


题目:

http://codeforces.com/problemset/problem/27/E

题意:

给出一个数 n  ,求一个最小的数,这个数的约数个数恰好为 n 个

题解:

对于一颗质因子分解的树进行搜索

例如:

,以每一个为树的一层建立搜索树,深度为

为例进行说明,建树如下:

 




/*************************************************************************
    > File Name: main.cpp
    > Author: ma6174
    > Mail: ma6174@163.com 
    > Created Time: 2017年11月21日 星期二 00时24分07秒
 ************************************************************************/

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;

#define ULL unsigned long long
#define INF ~0ULL
int n;
ULL ans;
int p[16]={
	2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,53
};

void dfs(int dept,ULL temp,int num){
	if(num>n) return ;
	if(num==n&&ans>temp) ans=temp;
	for(int i=1;i<64;i++){
		if(ans/p[dept]<temp) break;
		dfs(dept+1,temp*=p[dept],num*(i+1));
	}
}

int main()
{
	freopen("in.txt","r",stdin);
	while(cin>>n){
		ans=INF;
		dfs(0,1,1);
		cout<<ans<<endl;
	}
	return 0;
}
 


zoj2562

http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=1562

题意:

给出n,求1~n中约数个数最多的数字

题解:

修改上叙代码


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;

#define ULL unsigned long long
#define INF ~0ULL
int best;
ULL n,ans;
int p[16]={
	2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,53
};

void dfs(int dept,ULL temp,int num){
	if(dept>=16) return;
	if(num>best){
		best=num;
		ans=temp;
	}
	if(num==best&&ans>temp) ans=temp;
	for(int i=1;i<64;i++){
		if(n/p[dept]<temp) break;
		dfs(dept+1,temp*=p[dept],num*(i+1));
	}
}

int main()
{
	freopen("in.txt","r",stdin);
	while(cin>>n){
		ans=INF;
		best=0;
		dfs(0,1,1);
		cout<<ans<<endl;
	}
	return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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