hdu2504瞎写的水题

#include<stdio.h>
#include<math.h>
int num[10000];
int su(int a)
{
    if(a==1||a==0)
        return 0;
        int i,len=sqrt(a);
    for(i=2;i<=len;i++)
        {
           if(a%i==0)
            break;
        }
        if(i<=sqrt(a))
            return 0;
        else
            return 1;
}
int main()
{
    int t,tt,i,n,a,b,c,k,aa;
    scanf("%d",&t);
    for(tt=0;tt<t;tt++)
    {
        scanf("%d %d",&a,&b);
        aa=a/b;k=0;
        for(i=2;;i++)
        {
            if(su(i))
            {if(aa%i==0)
            {
                aa=aa/i;
            }
            else
                break;
            while(aa%i==0)aa=aa/i;}
        }
        printf("%d\n",b*i);
    }
}

hdu

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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