Problem : Unit Fraction Partition

该博客主要探讨了如何将分数P/Q分解成至多N个分子为1的分数之和,其中分母乘积不超过A的问题。作者给出了具体的例子、输入输出格式以及分析,指出关键在于限制条件使得P始终为1,可以通过变量保存值来求解。博客包含多组测试数据,并展示了相应的解法思路。

Problem : Unit Fraction Partition

题目描述

Description
给出数字P,Q,A,N,代表将分数P/Q分解成至多N个分数之和,这些分数的分子全为1,且分母的乘积不超过A。例如当输入数据为2 3 120 3时,我们可以得到以下几种分法:

在这里插入图片描述

Input
本题含有多组测试数据,每组给出四个数P,Q,A,N,其中 p,q <= 800, A <= 12000,N <= 7.当输入的四个数均为0时,代表测试结束.
Output
针对每组数据,输出共有多少种不同的分法。
Sample Input
2 3 120 3
2 3 300 3
2 3 299 3
2 3 12 3
2 3 12000 7
54 795 12000 7
2 3 300 1
2 1 200 5
2 4 54 2
0 0 0 0
Sample Output
4
7
6
2
42
1
0
9
3
HINT

解析部分

重点语句:

  • 给出数字P,Q,A,N,代表将分数P/Q分解成至多N个分数之和,这些分数的分子全为1,且分母的乘积不超过A
  • 本题含有多组测试数据,每组给出四个数P,Q,A,N,其中 p,q <= 800, A <= 12000,N <= 7.当输入的四个数均为0时,代表测试结束.
  • 输出共有多少种不同的分法

分析:

  • 这道题难就那在代码上,我的具体思路是这样的:将所有RETURN的情况都用IF列举,再用两个变量储存定值,但大
通过短倒谱(Cepstrogram)计算进行-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短倒谱(Cepstrogram)计算在-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短倒谱分析方法,能够有效提取信号在间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同可将该方法与其他频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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