HYSBZ 2190 仪仗队【容斥原理 OR Euler(两种)】

本文介绍了一种计算仪仗队整齐度的方法,通过数学原理分析,利用GCD和欧拉函数来确定站在特定位置能看见的学生数量,提出了两种算法实现方案。

仪仗队

Time Limit:10000MS Memory Limit:265216KB 64bit IO Format:%lld & %llu
 
Description

  作为体育委员,C君负责这次运动会仪仗队的训练。仪仗队是由学生组成的N * N的方阵,为了保证队伍在行进中整齐划一,C君会跟在仪仗队的左后方,根据其视线所及的学生人数来判断队伍是否整齐(如下图)。      现在,C君希望你告诉他队伍整齐时能看到的学生人数。



Input

  共一个数N。

Output
  共一个数,即C君应看到的学生人数。

Sample Input
  4

Sample Output
  9


Hint

【数据规模和约定】   对于 100% 的数据,1 ≤ N ≤ 40000


思路:最直接 :一个一个点判断 依据:GCD(x,y)=1的话那么ans++; 因为如果两个点在一条直线上的话  将上图看成直角坐标系 C君在原点,A,B两点如果在同一条直线上OA与OB的斜率相等,用向量来表示直线就是两点坐标,如果斜率相等坐标对应成比例,就是有相同的公约数; 但是N达到4*10^4  跑一遍就16s了时间不够用,优化可以一列一列求,这时候x固定,y在一个区间内,就可以用Iep来求了,这一题特殊可以用Euler来求;

      Iep: 将x轴,y轴特殊考虑  即x,y都是[1,N-1] ,在某一列,x固定 y在[1,N-1] 求与x互质的y有多少个,直接上模板就行了;

     Euler:N*N的 可以发现关于对角线对称,特殊考虑第0行0列,在一列一列考虑:x固定,y只求一半: [1,x],就可以用Euler了,两种都可以,打表快一点(线性时间);


Iep:

#include<cstdio>

int num=0,pri[11];

void Euler(int N)
{
	int i=0; 
	num=0;
	for(i=2;i*i<=N;++i)
	{
		if(N%i==0)
		{
			pri[num++]=i;
			while(N%i==0) N/=i; 
		}
	 } 
	 if(N>1) pri[num++]=N; 
}
int Iep(int n)
{
	int i=0,ans=0;
	for(i=1;i<(1<<num);++i)//N达到int之巅->num=10->1024*10=10240 
	{
		int tem=1,cnt=0,j=0;
		for(j=0;j<num;++j)
	    {
	    	if((1<<j)&i)
	    	{
	    		tem*=pri[j];
	    		cnt++;
			}
		}
	    if(cnt&1) ans+=n/tem;
	    else ans-=n/tem;
	 } 
	 return n-ans;//返回互质个数 
}

int main()
{
	int N,i; 
	while(~scanf("%d",&N))
	{
		int ans=0;
		for(i=1;i<=N-1;++i)
		{	
		    Euler(i);
			ans+=Iep(N-1);
		 } 
		 if(N>=2) ans+=2;//第0行0列 
		 printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}


Euler:

逐个求:

#include<cstdio>

int Euler(int N)
{
	int i=0,eu=N;
	for(i=2;i*i<=N;++i)
	{
		if(N%i==0)
		{
			eu=eu/i*(i-1);
			while(N%i==0) N/=i; 
		}
	 } 
	 if(N>1) eu=eu/N*(N-1);
	 return eu;
}

int main()
{
	int N,i;
	while(~scanf("%d",&N))
	{
		int ans=0;
		for(i=1;i<=N-1;++i)
	    {
	    	ans+=Euler(i);
		}
		if(N>=2) ans=ans-1,ans*=2,ans+=2+1;
		printf("%d\n",ans); 
	}
	return 0;
}


欧拉表:

#include<cstdio>
#include<cstring>

const int MAXN=4*1e4+10;

int eu[MAXN];

void Euler()
{
	 int i=0,j=0;	memset(eu,0,sizeof(eu));//不能忘 
	 eu[1]=1;//根据此题  
	 for(i=2;i<=MAXN;++i)
	 {
	 	if(!eu[i])
	 	{
	 		for(j=i;j<=MAXN;j+=i)
			{
				if(!eu[j]) eu[j]=j;
				eu[j]=eu[j]/i*(i-1);
			 } 
		 }
	 }
}

int main()
{
	int N,i; 
	Euler();
	while(~scanf("%d",&N))
	{  
	    int ans=0;
	    for(i=1;i<=N-1;++i) ans+=eu[i]; 
	    if(N>=2)
	    ans--, ans*=2, ans+=3;
	    printf("%d\n",ans); 
	}
	return 0;
}


 

【SCI一区复现】基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度()—MPS动态调度(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度”主题,重点介绍MPS(Mobile Power Sources)动态调度的Matlab代码实现,是SCI一区论文复现的技术资料。内容涵盖在灾害或故障等极端场景下,如何通过优化算法对应急移动电源进行科学调度,以提升配电网在突发事件中的恢复能力与供电可靠性。文档强调采用先进的智能优化算法进行建模求解,并结合IEEE标准测试系统(如IEEE33节点)进行仿真验证,具有较强的学术前沿性和工程应用价值。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力系统优化、配电网韧性、应急电源调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于复现高水平期刊(SCI一区、IEEE顶刊)中关于配电网韧性与移动电源调度的研究成果;②支撑科研项目中的模型构建与算法开发,提升配电网在故障后的快速恢复能力;③为电力系统应急调度策略提供仿真工具与技术参考。; 阅读建议:建议结合前篇“MPS预配置”内容系统学习,重点关注动态调度模型的数学建模、目标函数设计与Matlab代码实现细节,建议配合YALMIP等优化工具包进行仿真实验,并参考文中提供的网盘资源获取完整代码与数据。
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