1015 Reversible Primes (20分)

本文介绍了一种算法,用于判断一个数是否为特定进制下的可逆素数,即该数及其在指定进制下的反转数均为素数。通过将输入的整数转换为其在给定进制下的反转十进制数,再判断原数和反转数是否同时为素数,从而实现可逆素数的检测。

reversible prime in any number system is a prime whose "reverse" in that number system is also a prime. For example in the decimal system 73 is a reversible prime because its reverse 37 is also a prime.

Now given any two positive integers N (<10​5​​) and D (1<D≤10), you are supposed to tell if N is a reversible prime with radix D.

Input Specification:

The input file consists of several test cases. Each case occupies a line which contains two integers N and D. The input is finished by a negative N.

Output Specification:

For each test case, print in one line Yes if N is a reversible prime with radix D, or No if not.

Sample Input:

73 10
23 2
23 10
-2

Sample Output:

Yes
Yes
No
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
vector<int> v;

long long int to_radix(int n, int d){

    long long int rev_dec_num = 0;
    long long int exp = 1;
    while (n)
    {

        v.push_back(n % d);
        n = n / d;

    }
    for(int i = v.size() - 1 ; i >= 0; i--){


        rev_dec_num = rev_dec_num + v[i] * exp;
        exp *= d;


    }
    
    return rev_dec_num;

}
void judge_prime(long long int num1, long long int num2){

    bool flag = true;
    long long int max_num;
    long long int min_num;
    max_num = max(num1, num2);
    min_num = min(num1, num2);
    for(long long int i = 2; i < min_num; i ++)
        if(num1 % i == 0 || num2 % i == 0)

            flag = false;

    for(long long int i = min_num; i < max_num; i ++)
        if(max_num % i == 0)

            flag = false;
    
    if(flag)

        cout << "Yes" << endl;
    else
    {
        cout << "No" << endl;
    }
    
}

int main(){

    long long int n,d,r_n;

    while (true)
    {
        cin >> n;
        if(n < 0)
            break;
        cin >> d;

        r_n = to_radix(n, d);

        judge_prime(n, r_n);
        v.clear();


    }
    
    


    return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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