codefors755A. PolandBall and Hypothesis(打表+二分)

本文介绍了一个基于波兰球猜想的程序实现,该猜想认为存在正整数n,使得对于每一个正整数m,n·m + 1都是质数。通过编程验证了此猜想的不正确性,并提供了一个寻找反例的算法。

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A. PolandBall and Hypothesis
time limit per test2 seconds
memory limit per test256 megabytes
inputstandard input
outputstandard output
PolandBall is a young, clever Ball. He is interested in prime numbers. He has stated a following hypothesis: “There exists such a positive integer n that for each positive integer m number n·m + 1 is a prime number”.

Unfortunately, PolandBall is not experienced yet and doesn’t know that his hypothesis is incorrect. Could you prove it wrong? Write a program that finds a counterexample for any n.

Input
The only number in the input is n (1 ≤ n ≤ 1000) — number from the PolandBall’s hypothesis.

Output
Output such m that n·m + 1 is not a prime number. Your answer will be considered correct if you output any suitable m such that 1 ≤ m ≤ 103. It is guaranteed the the answer exists.

Examples
input
3
output
1
input
4
output
2
Note
A prime number (or a prime) is a natural number greater than 1 that has no positive divisors other than 1 and itself.

For the first sample testcase, 3·1 + 1 = 4. We can output 1.

In the second sample testcase, 4·1 + 1 = 5. We cannot output 1 because 5 is prime. However, m = 2 is okay since 4·2 + 1 = 9, which is not a prime number.

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 1000000
int f[N];
int isprime(int n){
    int i;
    int ok=0;
    for(i=2;i*i<=n;i++){
        if(n%i==0){
            ok=1;
            break;
        }
    }
    if(ok)
        return 0;
    else
        return 1;
}
int top=0;
int filter(int bound){

    for(int i=1;i<=bound;i++){
        if(isprime(i))
            f[top++]=i;
    }   
}
int check(int key){
    int r=upper_bound(f,f+top,key)-lower_bound(f,f+top,key);
    if(r==1)
        return 1;
    else
        return 0;
}
int main(){
    filter(1000000+5);
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;;i++){
        int m=i*n+1;
        if(!check(m)){
            cout<<i<<endl;
            break;
        }
    }
    return 0;
}
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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