HDU-5514 Frogs

  题目大意是给定一些(n)青蛙及其跳跃的步数和方法,给定一些石头,编号从1~m,问所有曾经被青蛙跳过的石头的编号的和。

  思路

    容斥定理

  从题目中很容易得出每一个青蛙的跳过的石头编号是k * gcd(m, frogi) {m/ gcd(m, frogi) >= k >= 1},这样用等差数列求和公式就能求出

  每一个青蛙所跳过的石头编号的和。但是有一些石头是被重复计算的。这样就用到了容斥原理

  wiki百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Inclusion%E2%80%93exclusion_principle

  训练时没有做出来,参考了大牛的思路。http://www.cnblogs.com/Quinte/p/4932471.html

  可以先把m所有的因子求出来,排好序。 对于每一个是青蛙跳过的石头编号的倍数的因子进行标记,表示该因子做了贡献,

  做贡献的次数用一个数组或者map保存起来,然后把所有因子从小到大进行扫描,如果当前因子要做贡献,则进行加和,同

  时把所有是该因子倍数的因子要加和的次数减去当前因子做贡献的次数。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <set>
#include <vector>
#include <map>
#include <cmath>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int maxn = 100000 + 10;
int n, m;
int f[maxn];
bool vis[maxn];
map<int, int> times;

int gcd(int a, int b){
    return a == 0 ? b : gcd(b % a ,a);
}

LL solve(){
    LL sum = 0;
    vector<int> fact;
    times.clear();
    memset(vis, false, sizeof vis);
    for(int i = 1; i <= int(sqrt(m) + 0.5); ++i){
        if(m % i == 0) {fact.push_back(i); times[i] = 0;
            if(i * i != m) {fact.push_back(m / i); times[m / i] = 0;}
        }
    }
    sort(fact.begin(), fact.end());
    for(int i = 0; i < n; ++i){
        int x = gcd(f[i], m);
        for(int j = 0; j < fact.size(); ++j){
            if(fact[j] % x == 0) vis[j] = true;
        }
    }
    fact.pop_back();
    //Inclusion_exclusion principle
    for(int i = 0; i < fact.size(); ++i){
        if((int)vis[i] != times[i]){
            int t = m / fact[i];
            sum += (LL)t * (t - 1) * fact[i] / 2 * ((int)vis[i] - times[i]);
            t = vis[i] - times[i];
            for(int j = i + 1; j < fact.size(); ++j){
                if(fact[j] % fact[i] == 0) times[j] += t;
            }
        }
    }

    return sum;
}

int main()
{
    int T; scanf("%d", &T);
    int kase = 0;
    while(T --){ scanf("%d %d", &n, &m);
        for(int i = 0; i < n; ++i ){
            scanf("%d",&f[i]);
        }
        printf("Case #%d: %I64d\n", ++kase, solve());
    }
    return 0;
}

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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