UVA 11889 - Benefit(数论)

LCM问题求解
针对给定的A和C,本篇介绍了如何寻找满足LCM(A,B)=C条件下的最小B值。通过数学推导得出B必须为C的因子,并通过枚举验证找到符合条件的最小B。

题目链接:11889 - Benefit

题意:LCM(A,B) = C,给定A和C,求一个最小满足的b。
思路:原式 = a * b / gcd(a, b) = c; -> c / b = a / gcd(a, b);
所以b肯定是c的因子,然后枚举b去判断即可
代码:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
int t;
long long a, c, ans;

long long gcd(long long a, long long b) {
	if (b == 0) return a;
	return gcd(b, a%b);
}

bool judge() {
	if (c % a) return false;
	ans = INF;
	for (long long b = 1; b <= sqrt(c); b++) {
		if (c % b) continue;
		int bb = c / b;
		if (a * b == c * gcd(a,b)) {
			ans = min(ans, b);
			return true;
		}
		if (a * bb == c * gcd(a,bb))
			ans = min(ans, bb);
	}
	return ans != INF;
}

int main() {
	scanf("%d", &t);
	while (t--) {
		scanf("%lld%lld", &a, &c);
		if (!judge()) printf("NO SOLUTION\n");
		else printf("%lld\n", ans);
	}
	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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