2019_GDUT_新生专题IV数论 E

本文详细解析了VJudge平台上的RevengeofGCD题目,通过寻找两数的最大公因数及其第k大因数的算法实现。利用C语言进行编程,采用典型的数据结构和算法技巧,如长整型变量、数组存储因数、循环和条件判断,来解决这一数学问题。

题目:Revenge of GCD

题目链接:https://vjudge.net/contest/351853#problem/E

题目描述:找a,b的第k大公因数。

题目分析:找gcd(a,b)第k大因数。

代码:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
typedef long long ll;
ll gcd(ll x,ll y) //找最大公因数
{
    if(y==0) return x;
    return gcd(y,x%y);
}
int main()
{
    ll t,i,a,b,k,d,j,h;
    int cd1[100000];//存比较大的因数
    ll cd2[100000];
    scanf("%lld",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%lld%lld%lld",&a,&b,&k);
        d=gcd(a,b);
        for(i=1,j=0,h=0;i*i<=d;i++)
        {
            if(d%i==0)//每次成立可在两个因数
            {
                if(i==d/i) {cd2[++h]=i;break;}//因为两个得到的的因数可能相等,
                                              //所以特别存起来,方便连接
                cd1[++j]=i;//存小因数
                cd2[++h]=d/i;//存大因数
            }
        }
        for(h++;j>0;j--)//连接两个数表
        {
            cd2[h++]=cd1[j];
        }
        if(k<h) printf("%lld\n",cd2[k]);
        else printf("-1\n");
    }
    return 0;
}

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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