CINTA 作业1

这篇博客讨论了无符号乘法的时间复杂度,并证明了整除性质:如果a|b,b|c,则a|c;如果c|a,c|b,则c|(ma+nb)。通过构造集合S,证明了定理1.1,即对于a和b,存在唯一的q和r使得a=qb+r,且0≤r<b。

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  • 无符号乘法

    def mutiply(a, b):
        ans = 0
        while b != 0:
            if b & 1 == 1:
                ans = ans + a
            a = a << 1
            b = b >> 1
        return ans
    
    a = eval(input())	
    b = eval(input())
    print(mutiply(a, b))
    
    

    假设b有 n n n个bit,时间复杂度就是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)

  • 证明命题 1.1 1.1 1.1,设 a, b, c ∈ Z,如果 a | b,b | c,则 a | c。如果 c | a,c | b,则对任意 m, n ∈ Z,有c | (ma + nb)。

    如果 a ∣ b a | b ab, b ∣ c b|c bc,则有整数 m , n m,n m,n使得 b = a ∗ m b=a*m b=am c = b ∗ n c=b*n c=bn,所以有 c = m ∗ n ∗ a c=m*n*a c=mna,因为 m ∗ n m*n mn是整数,所以有 a ∣ c a|c ac。如果 c ∣ a c|a ca, c ∣ b c|b cb,则有整数 n 1 n_1 n1, n 2 n_2 n2使得 a = n 1 ∗ c a=n_1*c a=n1c b = n 2 ∗ c b=n_2*c b=n2c,所以 ( m ∗ a + n ∗ b ) / c = ( m ∗ n 1 ∗ c + n ∗ n 2 ∗ c ) / c = ( m ∗ n 1 + n ∗ n 2 ) ∗ c / c = ( m ∗ n 1 + n ∗ n 2 ) (m*a+n*b)/c=(m*n_1*c+n*n_2*c)/c=(m*n_1+n*n_2)*c/c=(m*n_1+n*n_2) (ma+nb)/c=(mn1c+nn2c)/c=(mn1+nn2)c/c=(mn1+nn2),因为 m ∗ n 1 + n ∗ n 2 m*n_1+n*n_2 mn1+nn2是整数,所以 c ∣ ( m a + n b ) c|(ma+nb) c(ma+nb)

  • 定理 1.1 1.1 1.1的证明

    构造集合 S = { a − b k : k ∈ Z , 且 a − b k ≥ 0 } S= \lbrace a-bk:k \in Z,且a-bk \geq 0\rbrace S={abk:kZabk0},如果存在 r 1 , q 1 r_1,q_1 r1,q1,使得 a = q 1 b + r 1 a=q_1b+r_1 a=q1b+r1,存在 r 2 , q 2 r_2,q_2 r2,q2,使得 a = q 2 b + r 2 a=q_2b+r_2 a=q2b+r2,且 r 1 ! = r 2 , q 1 ! = q 2 r_1!=r_2,q_1!=q_2 r1!=r2q1!=q2至少有一个式子成立。

    • r 1 ! = r 2 , 且 q 1 = = q 2 r_1!=r_2,且q_1==q_2 r1!=r2q1==q2,则 r 1 = a − q 1 b r_1=a-q_1b r1=aq1b r 2 = a − q 2 b = a − q 1 b = r 1 r_2=a-q_2b=a-q_1b=r_1 r2=aq2b=aq1b=r1,与 r 1 ! = r 2 r_1!=r_2 r1!=r2矛盾,同理可证不存在 q 1 ! = q 2 , 且 r 1 = = r 2 q_1!=q_2,且r1==r2 q1!=q2r1==r2
    • r 1 ! = r 2 , 且 q 1 ! = q 2 r_1!=r_2,且q_1!=q_2 r1!=r2q1!=q2,因为 r 1 , r 2 ∈ S r_1,r_2 \in S r1,r2S,所以 r 1 , r 2 r_1,r_2 r1r2肯定有一个是更大的元素,则此更大的元素肯定大于 b b b,与定理 1.1 1.1 1.1矛盾。
数据集介绍:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据集名称:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据规模: - 训练集:1,540张图片 - 验证集:377张图片 - 测试集:316张图片 分类类别: Brown-bear(棕熊)、Chicken(鸡)、Fox(狐狸)、Hedgehog(刺猬)、Horse(马)、Mouse(老鼠)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Turtle(龟)、Rabbit(兔)及通用object(物体)共11个类别 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标与类别索引,支持目标检测模型训练 数据特性: 涵盖航拍与地面视角,包含动物个体及群体场景,适用于复杂环境下的多目标识别 农业智能化管理: 通过检测家畜(鸡/马/绵羊等)数量及活动状态,辅助畜牧场自动化管理 生态监测系统: 支持野生动物(棕熊/狐狸/刺猬等)识别与追踪,用于自然保护区生物多样性研究 智能安防应用: 检测农场周边危险动物(蛇/狐狸),构建入侵预警系统 动物行为研究: 提供多物种共存场景数据,支持动物群体交互行为分析 高实用性标注体系: - 精细标注包含动物完整轮廓的边界框 - 特别区分野生动物与家畜类别,支持跨场景迁移学习 多维度覆盖: - 包含昼间/复杂背景/遮挡场景 - 涵盖陆地常见中小型动物与禽类 - 提供通用object类别适配扩展需求 工程适配性强: - 原生YOLO格式适配主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等) - 验证集与测试集比例科学,支持可靠模型评估 生态价值突出: - 同步覆盖濒危物种(龟类)与常见物种 - 支持生物多样性保护与农业生产的双重应用场景
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