uva 11542 高斯消元

本文探讨了如何从一组整数中找出所有可能的非空子集,使得这些子集的乘积为完全平方数,并提供了算法实现和解析。

Square 
Input: Standard Input

Output: Standard Output

 

Given n integers you can generate 2n-1 non-empty subsets from them. Determine for how many of these subsets the product of all the integers in that is a perfect square. For example for the set {4,6,10,15} there are 3 such subsets. {4}, {6,10,15} and {4,6,10,15}. A perfect square is an integer whose square root is an integer. For example 1, 4, 9,16,…. .

 

Input

 

Input contains multiple test cases. First line of the input contains T(1≤T≤30) the number of test cases. Each test case consists of 2 lines. First line contains n(1≤n≤100) and second line contains n space separated integers.  All these integers are between 1 and 10^15.  None of these integers is divisible by a prime greater than 500.

 

Output

 

For each test case output is a single line containing one integer denoting the number of non-empty subsets whose integer product is a perfect square. The input will be such that the result will always fit into signed 64 bit integer.

 

Sample Input                              Output for Sample Input

4

3

2 3 5

3

6 10 15

4

4 6 10 15

3

2 2 2

0

1

3

3

 

Problemsetter: Abdullah al Mahmud

Special Thanks to: Manzurur Rahman Khan

题目大意:给n个整数,从中选1个或多个,他们的积是一个完全平方数。这样的情况有多少种?

解题思路:选s个整数出来(1<=s<=n),它们的积可以表示成a1^p1*a2.P2....an^pm,要想它是一个完全平方数,那pi必须是偶数。把每个数分解质因数,所有质因数的指数都模2,最后得出一个n*m的矩阵,进行消元,求出矩阵的秩r。那么就有n-r行每个元素都是0。从中选一行或多行(即求一个集合的真子集个数)都符合题目要求。

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <cstring>
 4 using namespace std;
 5 
 6 typedef long long LL;
 7 const int maxn=500;
 8 const int maxm=105;
 9 typedef int Matrix[maxm][maxm];
10 int prime[maxn],num;
11 bool flag[maxn];
12 Matrix A;
13 
14 int max(int a,int b){ return a>b?a:b;}
15 void swap(int& a,int& b){int t=a;a=b;b=t;}
16 
17 void get_primes()
18 {
19     int i,j;num=0;
20     memset(flag,1,sizeof(flag));
21     for(i=2;i<maxn;i++)
22     {
23         if(flag[i])prime[num++]=i;
24         for(j=0;j<num&&i*prime[j]<maxn;j++)
25         {
26             flag[i*prime[j]]=false;
27             if(i%prime[j]==0) break;
28         }
29     }
30 }
31 
32 int rank(int n,int m)
33 {
34     int i=0,j=0,k,r,u;
35     while(i<n&&j<m)
36     {
37         r=i;
38         for(k=i;k<n;k++)
39             if(A[k][j]){r=k;break;}
40         if(A[r][j])
41         {
42                if(r!=i) for(k=0;k<=m;k++) swap(A[r][k],A[i][k]);
43             for(u=i+1;u<n;u++) if(A[u][j])
44             for(k=i;k<=m;k++) A[u][k]^=A[i][k];
45                 i++;
46         }
47         j++;
48     }
49     return i;
50 }
51 
52 LL Pow(LL a,LL b)
53 {
54     LL ret=1;
55     while(b)
56     {
57         if(b&1) ret*=a;
58         a*=a;b>>=1;
59     }
60     return ret;
61 }
62 
63 int main()
64 {
65     get_primes();
66     int i,j,t,n,maxp;
67     LL p;
68     scanf("%d",&t);
69     while(t--)
70     {
71         scanf("%d",&n);
72         memset(A,0,sizeof(A));
73         maxp=0;
74         for(i=0;i<n;i++)
75         {
76             scanf("%lld",&p);
77             for(j=0;j<num;j++)
78             {
79                 if(p==1) break;
80                 while(p%prime[j]==0)
81                 {
82                     maxp=max(maxp,j);
83                     p/=prime[j];
84                     A[i][j]^=1;
85                 }
86             }
87         }
88         int r=rank(n,maxp+1);
89         printf("%lld\n",Pow(2,n-r)-1);    
90     }
91     return 0;
92 }

转载于:https://www.cnblogs.com/xiong-/p/3862915.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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