uva 10976 Fractions Again?!

本文介绍了一个有趣的数学问题:如何将分数1/k拆分为两个倒数之和1/x + 1/y(x > y)。通过枚举的方法实现了这一目标,并提供了一段C++代码示例,该程序能够为任意给定的正整数n找到所有可能的x和y的组合。

题目:Fractions Again?!


题意:有正整数n,求x,y使得1/k=1/x+1/y (x>y)。


思路:枚举k、y,求x。


代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<vector>
using namespace std;

struct Pair{
	int x,y;
	Pair(int one,int two){
		x=one,y=two;
	}
};

int main() {
	int n;
	while(scanf("%d",&n)==1) {
		if(n==1){
			printf("1\n1/1 = 1/2 + 1/2\n");
			continue;
		}
		vector<Pair> vec;
		int x=0,y=n;
		while(++y){
			int up,down;
			down=y*n,up=y-n;
			if(down%up!=0) continue;
			x=down/up;
			if(y>x) break;
			vec.push_back(Pair(x,y));
		}
		printf("%d\n",vec.size());
		for(int i=0;i<vec.size();i++) printf("1/%d = 1/%d + 1/%d\n",n,vec[i].x,vec[i].y);
	}
	return 0;
}


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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