GYM 100801 D.Distribution in Metagonia(数论+构造)

本文介绍了一种将整数拆分为特定素因子之和的方法,着重于2和3这两个素数,并确保拆分后的数字相互间不存在整除关系。通过算法实现,详细解释了如何高效完成这一任务。

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Description

给出一整数n,要求给n拆成若干个素因子只能是23的数字之和,且这些数字不存在一个数字整除另一个数字的情况

Input

第一行一整数T表示用例组数,每组用例输入一整数n(1T1000,1n1018)

Output

对于每组用例,首先输出拆成数的个数m(1m100),之后输出这m个数字

Sample Input

4
1
2
3
10

Sample Output

1
1
1
2
1
3
2
4 6

Solution

考虑将n拆成n=2x3ya,其中2/|a,3/|a,如果a=1那么问题就解决了,如果a>1则显然a>4a是奇数,考虑不超过a3的最大幂次3z,即3z<a<3z+1,令b=a3z,则b是偶数,将n拆成n=2x3y+z+2x3yb,由于b<23z,故b所能提供的3的幂次不会超过z,但b一定可以提供一个2的幂次,故只要重复上面的过程,每次2的幂次严格增,3的幂次不增,必然满足不存在一个数字整除另一个数字的情况,且一定可以拆分

Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int>P;
const int INF=0x3f3f3f3f,maxn=105;
int T,res;
ll n,ans[maxn];
void Solve(ll n,ll m)
{
    while(n%2==0)n/=2,m*=2;
    while(n%3==0)n/=3,m*=3;
    if(n==1)
    {
        ans[res++]=m;
        return ;
    }
    ll t=3;
    while(t*3<n)t*=3;
    ans[res++]=m*t;
    Solve(n-t,m);
}
int main()
{
    freopen("distribution.in","r",stdin);
    freopen("distribution.out","w",stdout);
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%I64d",&n);
        res=0;
        Solve(n,1);
        printf("%d\n",res);
        for(int i=0;i<res;i++)printf("%I64d%c",ans[i],i==res-1?'\n':' ');
    }
    return 0;
}
### 使用 `gym.spaces.Box` 定义动作空间 在OpenAI Gym环境中定义连续的动作空间通常会使用到 `gym.spaces.Box` 类。此类允许创建一个多维的盒子形状的空间,其边界由低限(low)和高限(high)参数指定[^1]。 对于给定的例子,在类 `ActionSpace` 中静态方法 `from_type` 返回了一个基于输入类型的行动空间实例: 当 `space_type` 是 `Continuous` 时,返回的是一个三维向量形式的动作空间对象,该对象表示三个维度上的取值范围分别为 `[0.0, 1.0]`, `[0.0, 1.0]`, 和 `[-1.0, 1.0]` 的实数集合,并且数据类型被设定为了 `np.float32`: ```python import numpy as np import gym class ActionSpace: @staticmethod def from_type(action_type: int): space_type = ActionSpaceType(action_type) if space_type == ActionSpaceType.Continuous: return gym.spaces.Box( low=np.array([0.0, 0.0, -1.0]), high=np.array([1.0, 1.0, 1.0]), dtype=np.float32, ) ``` 此段代码展示了如何通过传递最低限度(`low`)数组以及最高限度(`high`)数组来初始化一个新的Box实例,从而构建出一个具有特定界限的多维连续数值区间作为环境可能采取的一系列合法行为的选择集的一部分。 另外值得注意的是,每个环境都应当具备属性 `action_space` 和 `observation_space` ,这两个属性应该是继承自 `Space` 类的对象实例;Gymnasium库支持大多数用户可能会需要用到的不同种类的空间实现方式[^2]。 #### 创建并测试 Box 动作空间的一个简单例子 下面是一个简单的Python脚本片段用于展示怎样创建和验证一个基本的 `Box` 空间成员资格的方法: ```python def check_box_space(): box_space = gym.spaces.Box(low=-1.0, high=1.0, shape=(2,), dtype=np.float32) sample_action = box_space.sample() # 获取随机样本 is_valid = box_space.contains(sample_action) # 检查合法性 print(f"Sampled action {sample_action} within bounds? {'Yes' if is_valid else 'No'}") check_box_space() ``` 上述函数首先建立了一个二维的 `-1.0` 到 `1.0` 范围内的浮点型 `Box` 空间,接着从中抽取了一组随机样本来检验它确实位于所规定的范围内。
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