ZOJ-2274(最大公约数 + 枚举)

本文解决了一道来自ZJU在线评测系统的ACM竞赛算法题,通过C++实现,计算两个数之间的相对质数对数量。文章详细介绍了算法思路、代码实现以及求解过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=1274


#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define MAX	505

int N, num[MAX], tmp[MAX];
vector<int> relativePrime[MAX];
vector<int> relativeCompo[MAX];

int gcd(int x, int y)
{
	if(!x) return y;
	if(!y) return x;
	if(x & 1){
		if(y & 1) return gcd(abs(x - y), min(x, y));
		else return gcd(x, y >> 1);
	}
	else{
		if(y & 1) return gcd(x >> 1, y);
		else return gcd(x >> 1, y >> 1) << 1;
	}
}

int main()
{
	while(~scanf("%d", &N)){
		for(int i = 0; i < N; ++i){
			scanf("%d", num + i);
			relativePrime[i].clear();
			relativeCompo[i].clear();
		}
		sort(num, num + N);
		for(int i = 0; i < N; ++i){
			for(int j = i+1; j < N; ++j){
				if(gcd(num[i], num[j]) == 1) relativePrime[i].push_back(j);
				else relativeCompo[i].push_back(j);
			}
		}
		int tot = 0;
		for(int i = 0; i < N; ++i){
			for(int j = i+1; j < N; ++j){
				if(binary_search(relativePrime[i].begin(), relativePrime[i].end(), j))
					tot += set_intersection(relativePrime[i].begin(), relativePrime[i].end(),
											relativePrime[j].begin(), relativePrime[j].end(),
											tmp) - tmp;
				else
					tot += set_intersection(relativeCompo[i].begin(), relativeCompo[i].end(),
											relativeCompo[j].begin(), relativeCompo[j].end(),
											tmp) - tmp;
			}
		}
		printf("%d\n", tot);
	}
	return 0;
}


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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