HDOJ 1999 不可摸数

本文介绍了一种通过筛选法计算1000以内各数值的真因子和,并判断这些数值是否为不可摸数的算法。不可摸数是指不存在任何整数m使得其真因子之和等于该数n。文章提供了完整的C语言实现代码。

不可摸数

Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65536/32768K (Java/Other)
Total Submission(s) : 26   Accepted Submission(s) : 13
Problem Description
s(n)是正整数n的真因子之和,即小于n且整除n的因子和.例如s(12)=1+2+3+4+6=16.如果任何
数m,s(m)都不等于n,则称n为不可摸数.
 

Input
包含多组数据,首先输入T,表示有T组数据.每组数据1行给出n(2<=n<=1000)是整数。
 

Output
如果n是不可摸数,输出yes,否则输出no
 

Sample Input
  
3 2 5 8
 

Sample Output
  
yes yes no
 

Author
Zhousc@ECJTU
 

Source

ECJTU 2008 Spring Contest


思路就是求出对1000以内的各个数值的因子和


代码如下

#include<stdio.h>
#define MAX 500001   //这题数据求到这里就可以了

int sum[MAX];
int flag[1001];

void init() { //筛选法算出1000内存在的的因子和
    int i,j;
    for(i=1; i<=MAX/2; ++i) //不知道为啥 这里开到刚超出1000了就不对
        for(j=i+i; j<MAX; j+=i)
            sum[j]+=i;
    for(i=1; i<MAX; ++i)
        if(sum[i]<=1000)
            flag[sum[i]]=1;
}


int main() {
    int T,n;
    init();
//    printf("%d\n",sum[500000]);
    scanf("%d",&T);
    while(T--) {
        scanf("%d",&n);
        if(flag[n])
            printf("no\n");
        else
            printf("yes\n");
    }
    return 0;
}





内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签据制作、模型参配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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