Benefit UVA - 11889

本文介绍了解决UVA-11889问题的方法,该问题要求找到满足特定条件的最小整数b,使得a和b的最小公倍数等于给定值c。通过使用C++实现的算法来解决这一数学挑战。

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Benefit

 UVA - 11889 

 题意: 给出a和c, 让求最小的b使得lcm(a, b) == c.

 1 #include <bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 
 4 int gcd(int a, int b){
 5     return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
 6 }
 7 int main(){
 8     int a, c;
 9     int t;
10     scanf("%d", &t);
11     while(t--){
12         scanf("%d %d", &a, &c);
13         if(c % a){
14             puts("NO SOLUTION");
15         }else{
16             int b = c / a;
17             int g = gcd(a, b);
18             while(g != 1){
19                 b *= g;
20                 a /= g;
21                 g = gcd(a, b);
22             }
23             printf("%d\n", b);
24         }
25     }
26 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/yijiull/p/7954877.html

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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