poj 1730

数论唯一分解定理的应用,要注意负数的情况,想明白这个过程用了两个小时,后来因为一个while写成了if有调试了俩小时,为什么还是这么菜

数论唯一分解定理的应用,要注意负数的情况,想明白这个过程用了两个小时,后来因为一个while写成了if有调试了俩小时,为什么还是这么菜
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
int gcd(int a,int b)
{
	if(b==0) return a;
	else
		return gcd(b,a%b);
}
int main()
{
	long long n;
	while(cin>>n&&n)
	{
		int i,flag1=0;
		if(n<0)
		{ 
			n=-n;
			flag1=1;
		}
		int m=(int)sqrt((double)n);
		int ngcd=m,tem,t,ans=1,com=n,amount,flag=1;
		for(i=2;i<=m;i++)
		{
			if(n%i==0)
			{
				amount=0;
				while(n%i==0)
				{
					n/=i;
					amount++;
				}
				if(flag1)
				{
					while(amount%2==0)
						amount/=2;//得到了本素因子指数能够整除的最大奇数
				}
				if(flag) ngcd=amount;
				else
				{
					tem=ngcd;
				if(tem>amount)
				{
					t=tem;
					tem=amount;
				    amount=t;
				}
				ngcd=(amount,tem);
				}
			}
		}
		if(n!=1) ngcd=1;//如果经过上面那个循环,n不等于1,说明n还有素因子,且只有一个素因子,并且这个素因子的指数为1,可以通过证明得出,我已经证明过了
	    cout<<ngcd<<endl;
	}
	return 0;
}



转载于:https://www.cnblogs.com/lj-vs-lishimin/archive/2012/11/11/2774363.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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