Codeforces 764A Taymyr is calling you(水题翻译)

本文解析了一个简单的算法竞赛题目——Codeforces A. Taymyriscallingyou,介绍了如何通过计算最小公倍数来解决该问题,并提供了完整的AC代码。

A. Taymyr is calling you
time limit per test
1 second
memory limit per test
256 megabytes
input
standard input
output
standard output

Comrade Dujikov is busy choosing artists for Timofey's birthday and is recieving calls from Taymyr from Ilia-alpinist.

Ilia-alpinist calls every n minutes, i.e. in minutes n2n3n and so on. Artists come to the comrade every m minutes, i.e. in minutes m,2m3m and so on. The day is z minutes long, i.e. the day consists of minutes 1, 2, ..., z. How many artists should be killed so that there are no artists in the room when Ilia calls? Consider that a call and a talk with an artist take exactly one minute.

Input

The only string contains three integers — nm and z (1 ≤ n, m, z ≤ 104).

Output

Print single integer — the minimum number of artists that should be killed so that there are no artists in the room when Ilia calls.

Examples
input
1 1 10
output
10
input
1 2 5
output
2
input
2 3 9
output
1
Note

Taymyr is a place in the north of Russia.

In the first test the artists come each minute, as well as the calls, so we need to kill all of them.

In the second test we need to kill artists which come on the second and the fourth minutes.

In the third test — only the artist which comes on the sixth minute.


题意:

Taymyr 打电话,每 n 分钟,同时每 m 分钟有一个艺术家过来被 kill??(其实不会翻译)。问最后Taymyr打电话同时艺术家被 KO 的个数有几个。 

思路:

求出最小公倍数即可,水题一枚,寒假算有AC记录了。

AC CODE:

#include<stdio.h>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define BadBoy main()
#define ForMyLove return 0;
using namespace std;
const int MYDD = 1103;

int gcd(int x, int y){
	if(!y) return x;
	return gcd(y, x%y);
}

int lcm(int x, int y){
	return x*y / gcd(x, y);
}

int BadBoy {
	int n, m, z;
	scanf("%d %d %d", &n, &m, &z);
	int ans = z / lcm(n, m);
	printf("%d\n", ans);
	ForMyLove
}


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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