等式

等式

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难度:5
描述

有以下等式:a1*x13+a2*x23+a3*x33+a4*x43+a5*x53=0

x1,x2,x3,x4,x5都就在区间[-50,50]之间的整数,且x1,x2,x3,x4,x5都不等于0.

问:给定a1,a2,a3,a4,a5的情况下,x1,x2,x3,x4,x5共有多少种可能的取值?

输入
第一行输入一个整数T(T<=10)表示测试数据的组数。
每组测试数据都只有一行,是5个整数,分表表示a1,a2,a3,a4,a5。(a1,a2,a3,a4,a5都在区间[-50,50]之间)
输出
对于每组数据输出一行,表示x1,x2,x3,x4,x5可能的取值种数
样例输入
1
37 29 41 43 47
样例输出
654

可以将a1*x13+a2*x23+a3*x33+a4*x43+a5*x53=0分解成a1*x13+a2*x23=-(a3*x33+a4*x43+a5*x53);

由于a1*x13+a2*x2比较大,如果用数组来保存的内存会超,所以可以采用哈希来解决。


#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct A
{int x,y;A *next;};
A *s[100000];
int a=2*50*50*50*50;
int main()
{
	int n;cin>>n;
	while(n--)
	{
		for(int i=0;i<100000;i++){
			s[i]=new A;s[i]->next=NULL;
		}
		int x1,x2,x3,x4,x5;cin>>x1>>x2>>x3>>x4>>x5;
		long long m=0;long long sum=0;
		for(int i=-50;i<=50;i++){
		if(i==0)continue;
		for(int j=-50;j<=50;j++){
		if(j==0)continue;
		sum=x1*i*i*i+x2*j*j*j;m=sum>=0?sum:-sum;
		A *p;A *r=new A;m%=100000;p=s[m]->next;int flat=0;
		while(p){
			if(p->x==sum){p->y++;flat=1;break;}
			else p=p->next;
		}
		if(!flat)
		{
			r->x=sum;r->y=1;r->next=s[m]->next;s[m]->next=r;
		}
		}
		}
		int t=0;
		for(int i=-50;i<=50;i++){
		if(i==0)continue;
		for(int j=-50;j<=50;j++){
		if(j==0)continue;
		for(int k=-50;k<=50;k++){
		if(k==0)continue;
		sum=x3*i*i*i+x4*j*j*j+x5*k*k*k;A *p;
		m=sum>=0?sum:-sum;if(m>a)continue;
		m%=100000;p=s[m]->next;
		while(p)
		{
			if(p->x==sum){t+=p->y;break;}
			else p=p->next;
		}
		}
		}
		}
		cout<<t<<endl;
	}
}




### Parseval等式的定义、用途及公式 #### 定义 Parseval等式(也称为帕塞瓦尔定理)表明了信号在时域和频域中的能量是相等的。对于连续信号,这一关系可以表示为[^1]: \[ \int_{-\infty}^{\infty} |x(t)|^2 dt = \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{\infty} |X(f)|^2 df \] 其中 \(x(t)\) 是时间域中的信号,\(X(f)\) 是其傅里叶变换。 对于离散信号,Parseval等式的形式为[^2]: \[ \sum_{n=0}^{N-1} |x[n]|^2 = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} |X[k]|^2 \] 这里 \(x[n]\) 是离散时间信号,\(X[k]\) 是其离散傅里叶变换。 #### 用途 Parseval等式的主要用途在于验证信号的能量守恒。它在信号处理领域中具有广泛的应用,例如: - **信号能量计算**:通过该定理可以在频域或时域中选择更方便的方式计算信号的能量。 - **系统分析**:用于分析线性时不变系统的输入输出能量关系。 - **通信系统设计**:在通信系统中,Parseval等式可用于评估信号传输过程中的能量损耗或增益。 #### 公式 上述定义中已经给出了Parseval等式的连续形式和离散形式的公式。此外,对于周期信号的傅里叶级数展开,Parseval等式也可以表示为[^4]: \[ \frac{1}{T} \int_{0}^{T} |x(t)|^2 dt = \sum_{k=-\infty}^{\infty} |c_k|^2 \] 其中 \(c_k\) 是傅里叶系数,\(T\) 是信号的周期。 ```python # 示例代码:验证离散信号的Parseval定理 import numpy as np # 定义离散信号 t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False) x = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) # 计算时域能量 energy_time = np.sum(np.abs(x)**2) # 计算频域能量 X = np.fft.fft(x) energy_freq = np.sum(np.abs(X)**2) / len(X) print("时域能量:", energy_time) print("频域能量:", energy_freq) ```
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