A - Wolf and Rabbit

本文探讨了一种基于数学原理的安全洞穴问题,通过分析狼寻找兔子的路径来确定是否存在安全洞穴。输入包括多组测试数据,每组数据包含两个整数m和n,输出则是判断是否存在安全洞穴。文章提供了完整的C语言实现代码,并揭示了最大公约数为1时不存在安全洞穴的结论。

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There is a hill with n holes around. The holes are signed from 0 to n-1. 



A rabbit must hide in one of the holes. A wolf searches the rabbit in anticlockwise order. The first hole he get into is the one signed with 0. Then he will get into the hole every m holes. For example, m=2 and n=6, the wolf will get into the holes which are signed 0,2,4,0. If the rabbit hides in the hole which signed 1,3 or 5, she will survive. So we call these holes the safe holes. 
Input
The input starts with a positive integer P which indicates the number of test cases. Then on the following P lines,each line consists 2 positive integer m and n(0<m,n<2147483648). 
Output
For each input m n, if safe holes exist, you should output "YES", else output "NO" in a single line. 
Sample Input
2
1 2
2 2
Sample Output
NO
YES

分析: 当数据为1  2时 狼进的洞0 1 0 1所以no;数据2 2狼进的洞0 0 0 0......所以yes;所以延伸为求n,m,最大公约数是否为1;若1 no,否则yes;

代码:

#include<stdio.h>
int main()
{int t;
long int n,m,k;
scanf("%d",&t);
while(t--)
{
scanf("%ld%ld",&n,&m);
while(m!=0)
{
k=n%m;
n=m;
m=k;
}
if(n==1)
printf("NO\n");
else printf("YES\n");
 }


return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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