HNU11722 The Gougu Theorem

本文介绍了一种求解x²+y²=z²方程的方法,通过分解z为两个平方数之和的形式来找出所有可能的x和y值。文章提供了一个C++实现示例,该算法基于二潘的《初等数论》中的理论。

  原题传送:http://acm.hnu.cn/online/?action=problem&type=show&id=11722&courseid=0

  给出z,求符合方程x2 + y2 = z2的个数并输出。

  这个问题在二潘的《初等数论》中有很详细的阐述。简单来说就是:

  如果 z = i2 + j2

  那么

    x = i2 - j2

    y = 2 * i * j

View Code
 1 #include <stdio.h>
 2 #include <string.h>
 3 #include <algorithm>
 4 #include <math.h>
 5 #include <stdlib.h>
 6 #include <vector>
 7 using namespace std;
 8 typedef pair<int, int> pii;
 9 
10 int gcd(int a, int b)
11 {
12     return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
13 }
14 
15 int main()
16 {
17     int c, cas = 1, i, j, x, y;
18     vector<pii> v;
19     while(scanf("%d", &c), c)
20     {
21         printf("Case %d:\n", cas ++);
22         if(c % 4 != 1)
23         {
24             printf("There are 0 solution(s).\n\n");
25             continue;
26         }
27         v.clear();
28         int len = (int)sqrt(c + 0.5);
29         for(i = 1; i <= len; i ++)
30         {
31             j = (int)sqrt(c - i * i + 0.5);
32             x = j * j - i * i, y = 2 * i * j;
33             if(i < j && i * i + j * j == c && gcd(x, y) == 1 && gcd(c, x) == 1 && gcd(c, y) == 1)
34             {
35                 v.push_back(make_pair(min(j * j - i * i, 2 * i * j), max(j * j - i * i, 2 * i * j)));
36             }
37         }       
38         sort(v.begin(), v.end());
39         len = v.size();
40         printf("There are %d solution(s).\n", len);
41         for(int i = 0; i < len; i ++)
42         {
43             printf("%d^2 + %d^2 = %d^2\n", v[i].first, v[i].second, c);
44         }
45         putchar('\n');
46     }
47     return 0;
48 }

 

  

转载于:https://www.cnblogs.com/huangfeihome/archive/2012/10/06/2713058.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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