【51NOD 1238】最小公倍数之和 V3

本文提出了一种高效的算法解决方案,用于计算特定数学问题。通过使用反演和杜教筛等技巧,该方案能够在较短时间内求解涉及大量数值运算的问题,复杂度达到了O(n^(2/3))。

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Description

Ans=i=1nj=1nlcm(i,j)

Solution1

gd表示gcd(i,j)为d的倍数的ij之和,
反演过程省略(反演时先除一下,后面可以消掉)
设:Sn=(12(n+1)n)2

Ans=i=1nμ(i)i2d=1nidSnid

用杜教筛做xi=1μ(i)i2
d=1nd2i|dμ(i)=1

这个式子显然是等于1的,
这个还可以转化一下:
i=1ni2j=1niμ(j)j2=1

于是
i=1nμ(i)i2=1i=2ni2j=1niμ(j)j2

求出这个以后整个用分块搞一波,

发现这个怎么卡都过不了啊QwQ。。。

Solution2

Ans=(2i=1nj=1i1ijgcd(i,j))+n(n+1)/2

ans=ni=1i1j=1ijgcd(i,j)(注意j的范围)
设:Sn=12(n+1)n
( 先枚举两个互质的数,再算它们的倍数)(后面有phi的括号是互质的数的和)
ans=i=1niSni(φ(i)i12)

ans=i=1n12Sniφ(i)i2

用杜教筛求xi=1φ(i)i2(下面的n和上面的不一样)
d=1nd2i|dφ(i)

这个式子显然是立方和,
这个还可以转化一下:
i=1ni2j=1niφ(j)j2=(Sn)2

于是
i=1nφ(i)i2=(Sn)2i=2ni2j=1niφ(j)j2

回到刚才的式子,用分块搞一波即可

复杂度:O(n23)

Code

#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define sqr(q) ((q)*(q))
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N=20000500,mo=1e9+7,M=224737;
const LL eni=500000004,sni=166666668;
LL n,ans;
bool prz[N+10];
int pr[N/2];
int phi[N+10];
int Hx[M+1][2];
int co;
int HX(LL q)
{
    int i=q%M;
    while(Hx[i][0]&&Hx[i][0]!=q)i=(i+1)%M;
    return i;
}
LL SM(LL s,LL t)
{
    if((s+t)&1)return (s+t)%mo*(((t-s+1)>>1)%mo)%mo;
    return ((s+t)>>1)%mo*((t-s+1)%mo)%mo;
}
LL PF(LL q)
{
    q%=mo;
    return q*(q+1)%mo*(2*q+1)%mo*sni%mo;
}
LL Gphi(LL q)
{
    if(q<=N)return phi[q];
    int t=HX(q);
    if(Hx[t][0])return Hx[t][1];
    Hx[t][0]=q;
    LL ans=0;
    for(LL i=2,nx;i<=q;i=nx+1)
    {
        nx=q/(q/i);
        ans=(ans+(PF(nx)-PF(i-1))*Gphi(q/i))%mo;
    }
    q%=mo;
    return Hx[t][1]=(sqr(SM(1,q))-ans)%mo;
}
int main()
{
    phi[1]=1;
    fo(i,2,N)
    {
        if(!prz[i])pr[++pr[0]]=i,phi[i]=i-1;
        fo(j,1,pr[0])
        {
            int t=pr[j]*i;
            if(t>N)break;
            prz[t]=1;
            phi[t]=phi[i]*pr[j];
            if(i%pr[j]==0)break;
            phi[t]=phi[i]*(pr[j]-1);
        }
    }
    fo(i,2,N)phi[i]=((LL)phi[i]*(sqr((LL)i)%mo)%mo+phi[i-1])%mo;
    scanf("%lld",&n);
    for(LL i=2,nx;i<=n;i=nx+1)
    {
        nx=n/(n/i);
        ans=(ans+SM(1,n/i)*(Gphi(nx)-Gphi(i-1))%mo*eni%mo)%mo;
    }
    printf("%lld\n",((ans*2+SM(1,n))%mo+mo)%mo);
    return 0;
}
题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行列组合**: - 由于 `N` `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行列需要修改,并且注意行列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float(&#39;inf&#39;) # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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