CSU 1558 和与积

1558: 和与积

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Description

构造N个正数(每个数不超过1000000),使所有数的和与所有数的积相差刚好等于D,按非递减序输出。


Input

多组测试数据(不超过1000组),每行两个正整数N和D。(2<=N<=1000,D<=1000)


Output

每行应该按非递减序输出对应的N个数。


Sample Input

2 1
3 5

Sample Output

2 3
1 2 8

HINT


机智题

始终构造一个,前n-2个数为1,第n-1个数为2,最后一个数为X。

那么这个数列的和是X+n;

积是2*X

那么X+n+D=2*X

那么n+D=X;

所以方法就很简单了


#include <stdio.h>
int main()
{
        int n,d;
        while(scanf("%d%d",&n,&d)>0)
        {
                for(int i=1;i<=n-2;i++)
                        printf("1 ");
                printf("2 %d\n",n+d);
        }
}



### 关于 CSU 模式识别机器学习课程资料、教材及相关资源 #### 一、课程资料获取途径 对于希望深入了解模式识别机器学习的学生而言,许多大学会提供丰富的在线资源供学生免费访问。例如,在中央兰开夏大学(Central South University, CSU)开设的相关课程中,通常会在学校的官方网站上发布详细的讲义实验指导文档。这些材料不仅限于理论讲解,还包括实际案例研究技术应用实例。 #### 二、推荐教材列表 针对该领域内经典且权威性的书籍如下: - **《Pattern Recognition and Machine Learning》** by Christopher M. Bishop:这本书全面覆盖了贝叶斯决策论、参数估计等多个核心概念,并通过大量图表帮助读者理解抽象原理[^1]。 - **《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》** by Kevin P. Murphy:此书采用概率视角来介绍机器学习算法及其背后的数学基础,适合有一定统计背景的学习者深入探索[^2]。 - **《Deep Learning》** by Ian Goodfellow et al.:作为深度学习领域的标杆之作,书中详尽论述神经网络架构设计原则及时下热门技术进展,是从事前沿科研不可或缺的参考资料之一[^3]。 #### 三、其他辅助学习资源链接 除了上述纸质版图书外,互联网上有众多优质的多媒体教程可以帮助巩固所学知识点: - Coursera edX 平台上由知名高校教授录制的专业视频讲座; - GitHub 上开源项目仓库提供了实践机会以检验自己的编程能力; - Stack Overflow 社区论坛里活跃的技术交流氛围有助于解决遇到的具体难题。
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