洛谷P2520 裴蜀定理,多限制的不定方程解的构造

5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

题意:

给出八个基底向量:
(a,b),(−a,b),(a,−b),(−a,−b),(b,a),(−b,a),(b,−a),(−b,−a) (a,b),(-a,b),(a,-b),(-a,-b),(b,a),(-b,a),(b,-a),(-b,-a) (a,b),(−a,b),(a,−b),(−a,−b),(b,a),(−b,a),(b,−a),(−b,−a)
问能否通过若干个上述向量相加得到相邻(x,y)(x,y)(x,y)?

Solution:

显然我们只需加减以下四组基底相邻即可
(a,b),(−a,b),(b,a),(−b,a) (a,b),(-a,b),(b,a),(-b,a) (a,b),(−a,b),(b,a),(−b,a)
不妨设他们分别被算数增加了kik_{i}ki​次,ki∈Zk_{i}\in Zki​∈Z,于是需要下列方程组有解
k1(a,b)+k2(−a,b)+k3(b,a)+k4(−b,a)=(x,y) k_{1}(a,b)+k_{2}(-a,b)+k_{3}(b,a)+k_{4}(-b,a)=(x,y) k1​(a,b)+k2​(−a,b)+k3​(b,a)+k4​(−b,a)=(x,y)
即
{(k1−k2)a+(k3−k4)b=x(k1+k2)a+(k3+k4)b=y \begin{cases} (k_{1}-k_{2})a+(k_{3}-k_{4})b=x \\ (k_{1}+k_{2})a+(k_{3}+k_{4})b=y \end{cases} {(k1​−k2​)a+(k3​−k4​)b=x(k1​+k2​)a+(k3​+k4​)b=y​
要方程组有解,这是两个不定方程,由裴蜀定理,首先需要
gcd(k1−k2,k3−k4)∣xgcd(k1+k2,k3+k4)∣y gcd(k_{1}-k_{2},k_{3}-k_{4})|x\\ gcd(k_{1}+k_{2},k_{3}+k_{4})|y gcd(k1​−k2​,k3​−k4​)∣xgcd(k1​+k2​,k3​+k4​)∣y
然后这样只保证了存在(k1−k2),(k1+k2),(k3−k4),(k3+k4)(k_{1}-k_{2}),(k_{1}+k_{2}),(k_{3}-k_{4}),(k_{3}+k_{4})(k1​−k2​),(k1​+k2​),(k3​−k4​),(k3​+k4​),我们的目的是使kik_{i}ki​有正整数解,此时我们可以这样解出k1k_{1}k1​
k1=(k1−k2)+(k1+k2)2 k_{1}=\frac{(k_{1}-k_{2})+(k_{1}+k_{2})}{2} k1​=2(k1​−k2​)+(k1​+k2​)​
要使k1k_{1}k1​是正整数,那么必须要分子为偶数,于是(k1+k2)(k_{1}+k_{2})(k1​+k2​)与(k1−k2)(k_{1}-k_{2})(k1​−k2​)奇偶性必须相同,同理对后两项也是的,接下来枚举他们的奇偶性:

  • 若(k1−k2)(k_{1}-k_{2})(k1​−k2​)为偶数,(k3−k4)(k_{3}-k_{4})(k3​−k4​)为偶数,那么方程组的(1)(1)(1)式就可以写作
    2[(k1−k2)a+(k3−k4)b]=x⇒(k1−k2)(2a)+(k3−k4)(2b)=x 2[(k_{1}-k_{2})a+(k_{3}-k_{4})b]=x\Rightarrow(k_{1}-k_{2})(2a)+(k_{3}-k_{4})(2b)=x 2[(k1​−k2​)a+(k3​−k4​)b]=x⇒(k1​−k2​)(2a)+(k3​−k4​)(2b)=x
    此时只需要上述方程有解,就可以保证解出来的(k1−k2)(k_{1}-k_{2})(k1​−k2​)为偶数了,即只需要
    gcd(2a,2b)∣x gcd(2a,2b)|x gcd(2a,2b)∣x
    同理可得
    gcd(2a,2b)∣y gcd(2a,2b)|y gcd(2a,2b)∣y

  • 若(k1−k2)(k_{1}-k_{2})(k1​−k2​)为偶数,(k3−k4)(k_{3}-k_{4})(k3​−k4​)为奇数,只需要左右两边+b+b+b,得到
    (k1−k2)a+(k3−k4+1)b=x+b (k_{1}-k_{2})a+(k_{3}-k_{4}+1)b=x+b (k1​−k2​)a+(k3​−k4​+1)b=x+b
    这就转化为都是偶数的情形了,同上只需要
    gcd(2a,2b)∣(x+b),gcd(2a,2b)∣(y+a) gcd(2a,2b)|(x+b),gcd(2a,2b)|(y+a) gcd(2a,2b)∣(x+b),gcd(2a,2b)∣(y+a)

    下面两种情况同理,直接给出结论
  • 若(k1−k2)(k_{1}-k_{2})(k1​−k2​)为奇数,(k3−k4)(k_{3}-k_{4})(k3​−k4​)为偶数,只需要
    gcd(2a,2b)∣(x+a),gcd(2a,2b)∣(y+b) gcd(2a,2b)|(x+a),gcd(2a,2b)|(y+b) gcd(2a,2b)∣(x+a),gcd(2a,2b)∣(y+b)

  • 若(k1−k2)(k_{1}-k_{2})(k1​−k2​)为奇数,(k3−k4)(k_{3}-k_{4})(k3​−k4​)为奇数,只需要
    gcd(2a,2b)∣(x+a+b),gcd(2a,2b)∣(y+a+b) gcd(2a,2b)|(x+a+b),gcd(2a,2b)|(y+a+b) gcd(2a,2b)∣(x+a+b),gcd(2a,2b)∣(y+a+b)

上述四种情况满足一个即代表有解,并且上面每一种都包含最开始的裴蜀定理的条件,就无需再验证裴蜀定理了

// #include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<numeric>
#include<ctime>
using namespace std;

using ll=long long;
const int N=25,inf=0x3fffffff;
const long long INF=0x3fffffffffffffff,mod=1e9+7;

template<class T>
T gcd(T a,T b){
    return !b?a:gcd(b,a%b);
}

ll tmp;

bool check(ll x,ll y){return x%tmp==0&&y%tmp==0;}

int main()
{
    #ifdef stdjudge
        freopen("in.txt","r",stdin);
    #endif
    int t; cin>>t;
    while(t--)
    {
        ll a,b,x,y; cin>>a>>b>>x>>y;
        tmp=gcd(a,b)<<1;
        if(check(x,y)||check(x+b,y+a)||check(x+a,y+b)||check(x+a+b,y+a+b)) printf("Y\n");
        else printf("N\n");
    }
    return 0;
}
基于STM32L4XX、HAL库的MMA8452QR1姿态传感器驱动程序设计 / HAL库需要左移1位。#define MMA8452Q_I2C_ADDRESS 0x1D // SA0=1时的地址。* @param range: 量程(MMA8452Q_RANGE_2G/4G/8G)* @param haccel: MMA8452Q句柄。* @param haccel: MMA8452Q句柄。* @param haccel: MMA8452Q句柄。* @param haccel: MMA8452Q句柄。* @param haccel: MMA8452Q句柄。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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不同的二叉搜索树

互不相同的二叉搜索树的种数,以 j (1<=j<=i)为头节点,左子树是 j-1 个数,右子树就是 i - (j - 1) -1 = i - j个数。所以dp[3] = dp[0] * dp[2] + dp[1] * dp[1] + dp[2] * dp[0]头1 = 左子树0节点 * 右子树2节点,二叉搜索树就是排序树,左子树<根节点<右子树,左右子树也满足左子树<根节点<右子树。头2 = 左子树1节点 * 右子树1节点。所以dp[i] += dp[j-1] * dp[i-j]个节点组成且节点值从。

qq_44721738的博客 150

SSL证书选RSA还是ECDSA:公钥算法、CA签名与兼容性怎么核对

申请SSL证书时,RSA和ECDSA该怎么选?先分清站点公钥算法、CA签名算法和TLS实际兼容性,再用隔离OpenSSL实验读取两类材料,核对申请、续期和部署交接,避免只看Signature Algorithm就选错。

谁呀!的博客 394

从曲线到储层:Techlog/KAPPA 全流程算法、UltraLAB 选型与本地 AI 部署实战

以高频 CPU 保证交互,以充足内存承载多井与多任务,以 NVMe 打通项目和知识库 I/O,再按本地模型、上下文与并发配置 GPU。对 UltraLAB 用户而言,更合理的采购方式是带着真实项目做选型:一组典型井、一套完整解释模板、一个目标大模型、一次多人并发测试。用实测结果确定配置,才能把预算转化为解释效率,而不是闲置算力。软件模块、操作系统与许可条件以厂商当前正式说明为准;硬件建议需结合项目实测。AI 输出只能作为辅助证据,不能替代岩石物理与油藏工程专业审核。

wdf8088的博客 165

【Deep-OC-SORT 01】多轨迹算法Deep-OC-SORT源码分析

本工程基于Deep-OC-SORT核心模块,重构并适配了EmbeddingComputer(外观特征提取)、CMCComputer(相机运动补偿)与OCSort(主跟踪器)三类。前者实现整框/网格模式的特征提取与L2归一化;后者通过稀疏光流或SIFT匹配估计仿射变换,补偿相机运动;主跟踪器融合IoU、外观相似度与方向一致性,支持模块开关与自定义组件,实现高效多目标跟踪。

Jayson 博客 331

C++ 标准库算法全景指南

本文系统梳理C++标准库<algorithm>与<numeric>中100+算法,按功能分为非修改、修改、排序、二分查找、归并、堆、极值、字典序、排列及数值操作十大类,涵盖典型用法与时间复杂度。结合C++20范围(ranges)与投影特性,实现更简洁高效的代码。

sss123ddd的博客 271

算法日常・每日刷题--<动态规划>41

给定两个字符串text1和text2,求其最长公共子序列长度。使用动态规划,定义dp[i][j]为text1前i个字符与text2前j个字符的最长公共子序列长度。若字符相等,则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;否则取舍弃一方的最大值:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。最终返回dp[m][n]。时间复杂度O(mn),空间复杂度O(mn)。

2503_92261635的博客 135

高速公路无人机巡检系统:场景、算法与部署方案

高速公路巡检的工程矛盾,不在“能不能飞到”,而在“端侧算力、时延约束与精度要求三者之间如何分配”。路面病害要求毫米级识别,但高速动态成像与运动模糊压制了单帧精度;交通事件要求秒级推送,但隧道与峡谷的通信盲区切断了云端链路;桥梁梁底的无卫星信号环境,则把自主定位的难度推到了GNSS失效的边界。本文从“端—边—云”三级协同的工程逻辑出发,拆解路面病害、交通事件、桥梁结构三类场景下算法与部署的实际取舍,结合重庆绕城高速、广西六宾高速、南京6G低空巡检等公开数据,给出可复用的系统设计参考。

THJS优快云的博客 200

嵌入式 AI 智能相机怎么选?从算力、算法架构、部署方式深度对比

在工业自动化视觉检测场景中,嵌入式 AI 智能相机正在逐步替代传统 “工业相机 + 上位机工控机” 的方案。但市面上产品参数繁杂,很多工程师选型时容易被纸面算力、宣传卖点误导。本文从**持续算力性能、算法架构设计、现场部署模式**三个核心维度,梳理嵌入式视觉设备不同技术路线的差异、适用边界与落地痛点,为机器视觉工程师、自动化集成商、产线技改负责人提供可落地的选型参考。

VisionDataLab的博客 296
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stdforces
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