NYOJ 阶乘因式分解(一)

阶乘因式分解(一)

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难度:2

输入

第一行是一个整数s(0<s<=100),表示测试数据的组数
随后的s行, 每行有两个整数n,m。

输出

输出m的个数。

样例输入

2
100 5
16 2

样例输出

24
15

描述

给定两个数m,n,其中m是一个素数。

将n(0<=n<=10000)的阶乘分解质因数,求其中有多少个m。

   初看时有点蒙,赶紧百度了下阶乘分解质因数 ,

若先求n的阶乘,则很有可能数据太大,所以换个方法,类似组合数学,如

n100,m=5,1-100中是5的倍数的有5、10、15……100,共20个,从这20个数中各分解出一个5,则有20个5,然后这20个数变成20、19、18……1,1-20中又能分解出4个5,再向下就不够5个数了,结束循环
 

 


import java.util.Scanner;

public class timu56 {
	
public static void main(String []args){
	Scanner in=new Scanner(System.in);
	int a=in.nextInt();
	while(a-->0){
		int b=in.nextInt();
		int c=in.nextInt();
		int sum=0;
//关键代码
	  while(b>c){
		  sum+=b/c;
		  b=b/c;
	  }
	  System.out.println(sum);
	}
}
}

 

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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