[莫比乌斯反演+数位DP]计蒜客 阿里云秘钥池

本文介绍了一种结合数位DP与莫比乌斯反演的方法来解决一类计数问题。通过数学变换简化原始问题,并利用DP算法进行高效求解。

这里写图片描述

f[i][j]=k=1P1f[i1][k]e(gcd(j,k))

f[i][j]=k=1P1f[i1][k]d|j,d|kμ(d)

f[i][j]=d|jμ(d)k=1p1df[i1][kd]

然后就数位DP一下

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define ll long long
#define N 100013
int T,P,mu[N],prim[N],c[70];
char p[N];
ll l,r,sum,f[70][N];
void pre(void){
    ll t;mu[1]=1;
    for(int i=2;i<=N;++i){
        if(!p[i])prim[++prim[0]]=i,mu[i]=-1;
        for(int j=1;j<=prim[0]&&(t=1ll*i*prim[j])<=100000;++j){
            p[t]=1;
            if(i%prim[j]==0){
                mu[t]=0;break;
            }
            mu[t]=-mu[i];
        }
    }
    return ;
}
int gcd(int a,int b){
    return a%b==0?b:gcd(b,a%b);
}
ll calc(ll x){
    ll sum=0,a=x;
    int tot=0;
    while(a)c[++tot]=a%P,a/=P;  
    for(int i=tot;i;--i){
        for(int j=1;j<c[i];++j)
            if(i==tot||(gcd(j,c[i+1])==1))
                sum+=f[i][j];
        if(c[i]==0)break;
        if(i!=tot&&gcd(c[i],c[i+1])!=1)break;
    }
    for(int i=tot-1;i;--i)
        for(int j=1;j<P;++j)
            sum+=f[i][j];
    return sum;
}
int main(void){
    register int i,j,k,len;
    ll x;
    pre(),scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%lld%lld%d",&l,&r,&P);
        x=r+1,len=0;while(x)x/=P,++len;
        for(i=1;i<P;++i)f[1][i]=1;
        for(i=2;i<=len;++i){
            for(j=1;j<P;++j)f[i][j]=0;
            for(j=1;j<P;++j){
                sum=0;
                for(k=j;k<P;k+=j)
                    sum+=f[i-1][k];
                for(k=j;k<P;k+=j)
                    f[i][k]+=mu[j]*sum;
            }
        }
        printf("%lld\n",calc(r+1)-calc(l));
    }
    return 0;
}
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设与实现,适用于毕业设项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
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