2011阿里巴巴程序设计公开赛 / 1009 Board Game Dice

本文介绍了一个关于概率计算的问题,通过理解题目并推导出相应的计算公式。利用递归方法求解特定条件下的最大可能值,并将结果进行最简分数表示。文章提供了完整的C++代码实现。

这题一看就是算概率,把题意弄懂后,顺利推出公式,x*1/(n/mx) = mx*x/n.

因为精度wa了一次= =,然后输出少了空格PE了一次,额...


代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;
#define int64 long long
int64 n, m, x;
#define INF 21623
int64 gcd(int64 a, int64 b)
{
	return b==0? a: gcd(b, a%b);
}

int64 getx(int64& mx)
{
	int64 ans = 1;
	int64 tn = n;	int64 tm = m;
	while(tm<tn)
	{
//printf("%d*%d=%d\n", tm, tm*tm);
		if((int64)tm*tm>tn)
		{
			tm*=m;
			ans+=1;
		}
		else if((int64)tm*tm<=tn)
		{
			tm*=tm;
			ans*=2;
		}
	}
	mx = tm;
	return ans;
}

void solve(int64& a, int64& b)
{
	int64 mx;
	x = getx(mx);
	int64 d = gcd((int64)mx*x, (int64)n);

	a = (int64)mx*x/d;
	b = n/d;
}

int main()
{
	int t;	cin>>t;
	for(int i=1; i<=t; i++)
	{
		cin>>n>>m;
		int64 a, b;
		solve(a,  b);
		cout<<"Case "<<i<<": "<<a<<"/"<<b<<endl;
	}
}

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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