51nod 2026 Gcd and Lcm

本文解析了一道数论题目,通过将题目转化为求解特定函数的平方和问题,利用杜教筛法高效求解。文章详细介绍了如何通过分解质因数的方式简化问题,并给出完整的代码实现。

原题链接.

题目大意:

f(n)=d|nμ(d)d
ni=1nj=1f(gcd(i,j))f(lcm(i,j))
1<=n<=109

题解:

把μ(d)*d看作一个整体,这是一个积性函数,卷了一个恒等函数,那么显然f是一个积性函数。
i=pq1,j=pq2
f(gcd(i,j))f(lcm(i,j))
=f(pmin(q1,q2))f(pmax(q1,q2))
=f(i)f(j)

于是:
Ans
=ni=1nj=1f(gcd(i,j))f(lcm(i,j))
=(ni=1f(i))2

(ni=1f(i)
=ni=1d|iμ(d)d
=ni=1μ(i)ini

那么用杜教筛筛一下μ(i)*i这个积性函数,接着分块统计答案就好了。

s(n)=ni=1μ(i)i ,最后的问题是杜教筛求 s(n)

ni=1ij|iμ(j)
=1
=ni=1inij=1jμ(j)
=ni=1is(ni)

s(n)
=1ni=2is(ni)

Code:

#include<cstdio>
#define ll long long
#define fo(i, x, y) for(ll i = x; i <= y; i ++)
using namespace std;

const ll mo = 1e9 + 7, M = 16491531, ni_2 = 5e8 + 4;
const ll N = 5e6;

ll n;
bool bz[N + 5]; ll p[N / 10], mu[N + 5];
ll h[M][2];

void Build() {
    mu[1] = 1;
    fo(i, 2, N) {
        if(!bz[i]) p[++ p[0]] = i, mu[i] = -1;
        fo(j, 1, p[0]) {
            ll k = i * p[j];
            if(k > N) break;
            bz[k] = 1;
            if(i % p[j] == 0) {
                mu[k] = 0; break;
            }
            mu[k] = -mu[i];
        }
    }
    fo(i, 1, N) mu[i] = (mu[i - 1] + mu[i] * i) % mo;
}

ll hash(ll x) {
    ll y = x % M;
    for(; h[y][0] != x && h[y][0] != 0; y = (y + 1) % M);
    return y;
}

ll dg(ll n) {
    if(n <= N) return mu[n];
    ll y = hash(n);
    if(h[y][0] == n) return h[y][1];
    h[y][0] = n;
    ll ans = 1;
    fo(i, 2, n) {
        ll j = n / (n / i);
        ans -= (i + j) * (j - i + 1) % mo * ni_2 % mo * dg(n / i) % mo;
        i = j;
    }
    ans = (ans % mo + mo) % mo;
    h[y][1] = ans;
    return ans;
}

int main() {
    Build();
    scanf("%lld", &n);
    ll s = 0, la = 0, la2 = 0;
    fo(i, 1, n) {
        ll j = n / (n / i);
        la2 = dg(j);
        s = (s + (n / i) % mo * (la2 - la) % mo) % mo;
        la = la2;
        i = j;
    }
    printf("%lld", s * s % mo);
}
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` 行和 `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和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和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. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 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,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和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,使用了枚举和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('inf') # 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**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `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. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,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. 如何处理矩阵中行和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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