SSL 2639 简单的数学题

本文介绍了一道关于求解特定数学问题的算法题,题目要求根据给定的n和m计算一个复杂的数学表达式,涉及欧拉函数和一系列数学运算。文章提供了完整的解题思路和C++代码实现。

Description

由于BPM在之前干了许多人神共愤的事,于是,神犇们便把他关到了一个小黑屋里面,BPM很想出去,但是出去需要密码,密码是这样子的: 


设S(n,m)为满足m mod k + n mod k >= k的所有整数k组成的集合,例如S(7,9)={2,4,5,8,10,11,12,13,14,15,16},密码就是: 

ϕ(n)ϕ(m)kS(n,m)ϕ(k)mod998244353

题目将给出n,m,请你给出密码。

Input

输入文件的第一行为两个正整数n,m

Output

输出文件一行即题目要求的密码。

Sample Input

5,6

Sample Output

240

Hint

对于所有的数据,有1≤n,m≤10^5。

解题思路

这里写图片描述

ϕ(n)=n(11p1)(11p2)......(11pn)
其中,pn是n的质因数,这样,就可以求出ϕ(n),ϕ(m)


#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<cmath>
using namespace std;

#define N 100010
#define MOD 998244353

int t[N];
long long n,m;
long long ans,phin,phim;

int main()
{
    scanf("%lld%lld",&n,&m);
  memset(t,0,sizeof(t));
    for (long long i=2;i<=floor(sqrt(max(n,m)));++i)
    {
        if (t[i]==1) continue;
        for (long long j=i+i;j<=max(n,m);j+=i)
          t[j]=1;
    }
    phin=n;
    phim=m;
    for (long long i=2;i<=n;++i)
      if (t[i]==0 && n%i==0) phin=phin*(i-1)/i;
    for (long long i=2;i<=m;++i)
      if (t[i]==0 && m%i==0) phim=phim*(i-1)/i;
    ans=n*m%MOD*phin%MOD*phim%MOD;
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
}
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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