codeforcesf382D-厉害的我的哥(德巴赫)

本文探讨了一个有趣的税收优化问题,即如何通过将整数分解为最少数量的质数之和来减少税收。文章引入了哥德巴赫猜想,并基于此提供了解决方案。

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【题意】:某个人有n元的工资,但是他要交税,交税的数目就是n的最大因子。比如说6,他的因子有1,2,3;最大的是3,所以要交3元的税,但是这个人想偷税漏税(作为共产主义接班人的我们不能向他学习)。偷税漏税的方法就是他把这n元分成几部分,比如把6分成 3 和 3,那么他就只交2元税就可以了。但是不能这几部分都不能为1, 否则会被发现的。
【分析】:我们可以想想得到,把这几部分分成质数就好了,因为质数只有1个因子(不包含他自己)1,但是不仅仅是素数就行,还要分成最少的素数。我打表看了一下,发现结果没有超过3的。但是好像答案很少,但是不好做。这时我们伟大的哥德巴赫先生出现了,就是哥德巴赫猜想:
【哥德巴赫猜想】:
如果一个数是偶数(2除外)那么他能分解为两个质数的和;
如果一个数是奇数那么它有三种情况:
(1)本身是质数
(2)这个数减二是质数,那么他就能分解为两个质数(很显然就是n-2 和 2)
(3)可以分解为一个质数和一个偶数,就是三个质数
这下问题解决了。

#include<iostream>
using namespace std;

int main(){
    int n;
    while(cin >> n){
        int f = 0, ff = 0;
        for(int i = 2; i * i <= n; i++){
            if(n  % i == 0) f = 1;
            if((n - 2) % i == 0) ff = 1; 
        }
        if(f == 1 && n % 2 == 0) {
            cout << 2 << endl;
            continue;
        }
        if(f == 0) cout << 1 << endl;
        else if(ff == 0) cout << 2 << endl;
        else cout << 3 << endl;
    }
    return 0;
}
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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