POJ1061 青蛙的约会

两只在线相识的青蛙计划在同一条纬度线上见面。为了解决它们忘记约定具体位置的问题,本文介绍了一个算法,使用扩展欧几里德方法计算两蛙相遇所需的跳跃次数。关键在于将问题转化为求不定方程a*s+b*k=c中s的最小非负整数解。

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               蛙的约会
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Description

两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面。它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止。可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有问清楚对方的特征,也没有约定见面的具体位置。不过青蛙们都是很乐观的,它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去,总能碰到对方的。但是除非这两只青蛙在同一时间跳到同一点上,不然是永远都不可能碰面的。为了帮助这两只乐观的青蛙,你被要求写一个程序来判断这两只青蛙是否能够碰面,会在什么时候碰面。
我们把这两只青蛙分别叫做青蛙A和青蛙B,并且规定纬度线上东经0度处为原点,由东往西为正方向,单位长度1米,这样我们就得到了一条首尾相接的数轴。设青蛙A的出发点坐标是x,青蛙B的出发点坐标是y。青蛙A一次能跳m米,青蛙B一次能跳n米,两只青蛙跳一次所花费的时间相同。纬度线总长L米。现在要你求出它们跳了几次以后才会碰面。

Input

输入只包括一行5个整数x,y,m,n,L,其中x≠y < 2000000000,0 < m、n < 2000000000,0 < L < 2100000000。

Output

输出碰面所需要的跳跃次数,如果永远不可能碰面则输出一行"Impossible"

Sample Input

1 2 3 4 5

Sample Output

4

先秀一张图片

 

言归正传  这题是我的博客数论之扩展欧几里德中提到的例题。

  设青蛙跳的次数为 s 步,则青蛙 A,B 相遇必须满足

         ( x+m*s ) - ( y+n*s ) =k*L

  k表示它们在第几圈相遇。

 

方程变形

  将括号展开,得到:

          x-y + m*s-n*s = k*L;

  移项,合并同类项,得到:

        x-y=k*L+s*(n-m)

  设 a=n-m,b=L,c=x-y,得到:

        a*s+b*k=c

  这不就是标准的扩展欧几里德吗!!!

 于是,该题变身成求不定方程 a*s+b*k=c 中 s 的最小非负整数解

  代码   丑代码

 1 #include <cstdio>
 2 #include <cmath>
 3 using namespace std;
 4 long long x,y,m,n,l,a,b,c,d,p,q;
 5 
 6 long long gcd(long long x,long long y)
 7 {
 8     return (!y)?x:gcd(y,x%y);
 9 }
10 
11 void exgcd(long long a,long long b,long long &x,long long &y)
12 {
13     if(b==0)
14     {
15         x=1;y=0;return ;
16     }
17     exgcd(b,a%b,x,y);
18     long long t=x;
19     x=y;y=t-a/b*y;
20     return ;
21 }
22 
23 int main()
24 {
25     while(~scanf("%d%d%d%d%d",&x,&y,&m,&n,&l))
26     {
27         a=n-m;b=l;c=x-y;d=gcd(a,b);
28         if(c%d!=0)
29         {
30             puts("Impossible");continue;
31         }
32         a/=d;b/=d;c/=d;
33         exgcd(a,b,p,q);
34         p*=c;
35         long long t=p%abs(b);
36         while(t<0)t+=abs(b);
37         printf("%lld",t);
38     }
39     return 0;
40 }
View Code

  觉得可以的话,请点击  好文要顶  ,谢谢!!!

  AC通道:http://poj.org/problem?id=1061

转载于:https://www.cnblogs.com/lzxzy-blog/p/10319150.html

内容概要:文章介绍了DeepSeek在国内智能问数(smart querying over data)领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型(LLM),具备强大的中文理解、推理和生成能力,尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点,可以自部署、私有化,支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问,系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤,并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后,文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果,显著降低了数据使用的门槛。 适合人群:从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员,尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标:①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察;②降低传统BI工具的操作难度,提高数据分析效率;③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议:此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节,还提供了丰富的实战案例,建议读者结合自身业务场景,重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者,可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
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