HDU - 1713 相遇周期

本文深入探讨了如何通过求解两分数的最小公倍数来计算卫星运行周期的相遇周期,详细介绍了从整数转换为分数、通分、求最大公约数到最终求最小公倍数的完整过程,并通过具体实例演示了计算方法。
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        怎么说呢?感觉像坑爹的一题,一开始以为求周期(时间),但怎么算都与答案相去甚远,蓦然回首,原来所求的周期是这样子的26501/6335(我们的问题是已知两颗卫星的运行周期,求它们的相遇周期(已知:26501/6335 18468/42)),结果就是求两分数的最小公倍数。

 我们不妨设n1/t1,n2/t2,求两者最小公倍数如下:
     1.通分:n1*t2/t1*t2   n2*t1/t1*t2;
     2.由于分母相同,只需求分子最小公倍数:n1*n2/(n1t2和n2t1的最大公约数);
     3.n1t2和n2t1的最大公约数 等价于 n1 和 n2 的最大公约数 * t1 和 t2 的最大公约数或则 n1 和 t1的最大公约数 * n2 和 t2的最大公约数(两者较大的一个);
     4.分子分母约分


    伪代码如下:
       scanf(n1 ,t1, n2, t2)
       //将n1与t1,n2与t2约分,杜绝3的第二种情况使统一操作,并使最后无需再约分
       n1 /= n1与t1的最大公约数(max-yue) t1 /= n1 与 t1的max-yue。。。。。
       if(t1 与 t2 max-yue == 1)printf(n1 与 n2最小公倍数)
       else  printf(n1 与 n2最小公倍数  /  t1 与 t2 max-yue



   代码:

#include<stdio.h>
int yue(int a, int b)
{
	if(!b) return a;
	else return yue(b, a%b);
}
int bei(int a,int b)
{
	return a/yue(a,b)*b;
}
int main()
{
	int n;
	scanf("%d",&n);
	while(n--)
	{
		int n1, t1, n2, t2, yue1, bei1, p1, p2;
		scanf("%d/%d",&n1,&t1);
		scanf("%d/%d",&n2,&t2);
		p1 = yue(n1,t1); n1 /= p1; t1 /= p1;
		p2 = yue(n2,t2); n2 /= p2;t2 /= p2; 
		bei1 = bei(n1,n2);
		yue1 = yue(t1,t2);
		if(yue1 == 1) printf("%d\n",bei1);
		else printf("%d/%d\n",bei1,yue1);
	}
	return 0;
}


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### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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