Experimental Educational Round: VolBIT Formulas Blitz K

本文介绍了一家游戏公司的员工奖励机制,每当游戏销售数量不能被2到10之间的任何数整除时,开发者将获得小额度奖金。文章通过具体实例和代码详细解释了如何计算在预测销量下,开发者能获得奖金的次数。

Description

IT City company developing computer games decided to upgrade its way to reward its employees. Now it looks the following way. After a new game release users start buying it actively, and the company tracks the number of sales with precision to each transaction. Every time when the next number of sales is not divisible by any number from 2 to 10 every developer of this game gets a small bonus.

A game designer Petya knows that the company is just about to release a new game that was partly developed by him. On the basis of his experience he predicts that n people will buy the game during the first month. Now Petya wants to determine how many times he will get the bonus. Help him to know it.

Input

The only line of the input contains one integer n (1 ≤ n ≤ 1018) — the prediction on the number of people who will buy the game.

Output

Output one integer showing how many numbers from 1 to n are not divisible by any number from 2 to 10.

Examples
input
12
output
2
容斥原理
#include<iostream>
#include <algorithm>
#include<cstdio>
using namespace std;
typedef long long LL;
int num[20];
int n;
LL sum;//n是num[]的元素个数
LL m;
LL gcd(LL a,LL b)
{
    if(b==0) return a;
    return gcd(b,a%b);
}
LL lcm(LL a,LL b)
{
    return a*b/gcd(a,b); //这是求最小公倍数的方法
}
LL dfs(LL lcmn,int id)    //这里传进来的lcmn是long long !!!
{
    if(id<n-1) return dfs(lcmn,id+1)-dfs(lcm(lcmn,num[id+1]),id+1);
    return m/lcmn;
}
int main()
{
    int t;
    n=9;
    cin>>m;
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        num[i]=i+2;
    }
    sort(num,num+n);
    sum=0;
    for(int i=0; i<n; i++)
        sum+=dfs(num[i],i);
    cout<<m-sum<<endl;
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/yinghualuowu/p/5228324.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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