hdu 6053 TrickGCD 反演

本文详细解析了HDU 6053题目的解题思路,通过使用数论知识和模运算技巧,提供了一种高效的算法解决方案。代码中展示了如何处理大数的幂运算,以及如何利用前缀和优化计算过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目链接;http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6053

最后减得时候可能会小于0所以要加模

 

#include<bits/stdc++.h>
#include<math.h>
#define MOD  1000000007
#define For(i,m,n) for(int i=m;i<=n;i++)
#define LL long long
#define inf 0x3f3f3f3f
#define lan(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define sqr(x) (x*x)
using namespace std;


long long power(long long a,long long b)//a的b次幂
{
    long long ans=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)
            ans=(a*ans)%MOD;
        b>>=1;
        a=(a*a)%MOD;
    }
    return ans;
}


const int maxn=1e5+5;
LL mu[maxn],pri[maxn],tot=0;
LL smu[maxn];///前缀和
bool zs[maxn];
void Getmu()
{
    int n=maxn-1;
    zs[1]=true;mu[1]=1;
    for(LL i=2;i<=n;++i)
    {
        if(!zs[i]){pri[++tot]=i;mu[i]=-1;}
        for(LL j=1;j<=tot&&i*pri[j]<=n;++j)
        {
            zs[i*pri[j]]=true;
            if(i%pri[j])mu[i*pri[j]]=-mu[i];
            else{mu[i*pri[j]]=0;break;}
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;++i)smu[i]=(smu[i-1]+mu[i]+MOD)%MOD;
}
LL a[maxn];
LL sum[maxn];

LL maxx=0,minn=inf;

LL pin()
{
    maxx++;
    LL ans=0;
    For(i,1,minn)
    {
        LL tem=mu[i];
        if(tem==0)
            continue;
        for(LL j=i;j<maxx;j+=i)
        {
            tem%=MOD;
            tem*=power(j/i,(sum[min(j+i,maxx)-1]-sum[j-1]));
        }
        ans+=tem;
        ans%=MOD;
    }
    return ans;
}
int main()
{
    Getmu();
    int t;
    scanf("%d",&t);
    For(tt,1,t)
    {
        int n;
        lan(a,0);
        lan(sum,0);
        scanf("%d",&n);
        maxx=0,minn=inf;
        LL x;
        For(i,1,n)
            scanf("%lld",&x),maxx=max(maxx,x),minn=min(minn,x),sum[(int)x]++;
       for(int i=1;i<maxn;i++)
            sum[i]+=sum[i-1];//printf("sum%d=%lld\n",i,sum[i]);
        LL ans=pin();
        LL tem=1;
        for(int i=1;i<maxn;i++)
        {
            tem*=power(i,sum[i]-sum[i-1]);
            tem%=MOD;
        }
        printf("Case #%d: %lld\n",tt,(tem-ans+MOD)%MOD);
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文档详细介绍了基于Python的在线二手电子产品回收系统的设计与实现。项目旨在通过构建一个可靠、安全、透明的平台,提高废旧电子产品的回收率,推动资源的合理再利用,提供安全可靠的交易平台,加强环保意识,促进二手市场的发展,并实现数据驱动的智能化服务。项目面临的主要挑战包括废旧电子产品的检测与评估、信息不对称与交易风险、市场需求的预测与定价、用户体验优化及平台的安全性与数据保护。解决方案涵盖智能化评估与回收定价、高效的二手产品处理流程、完善的售后保障体系、创新的市场需求分析、全程透明化与安全性保障以及定制化用户体验。系统采用微服务架构,包括用户管理、商品评估、交易管理、数据分析、支付与结算等模块。项目还涉及前端界面设计、API接口开发、数据库设计与实现、模型训练与优化、部署与应用等方面。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对Python和Web开发有一定了解的研发人员,以及对二手电子产品回收和环保事业感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助用户方便地将闲置电子产品回收、交易或再利用,提高废旧电子产品的回收率;②通过智能化的数据分析为用户提供价格评估、市场需求分析等服务,提高回收效率;③提供安全可靠的交易平台,确保交易的公平性和安全性;④推动二手市场的健康发展,为消费者提供经济实惠的产品选择;⑤增强公众的环保意识,推动社会向绿色、低碳方向发展。 其他说明:本文档不仅提供了系统的功能模块设计、数据库表结构、API接口规范,还展示了具体代码实现和GUI界面设计,为开发者提供了全面的技术参考。此外,项目强调了数据安全和隐私保护的重要性,确保平台在运行过程中能够有效保护用户信息。项目未来改进方向包括增强模型的精准度、拓展国际市场、提供更多支付和融资选项、跨平台数据集成与分析、更加智能的回收流程以及强化社交化与社区功能。
内容概要:本文档详细介绍了基于C语言和单片机设计的固态继电器驱动空调温控系统,涵盖了从硬件电路设计、程序设计、GUI设计到代码详解的完整流程。项目旨在实现高效精准的温度控制、提升系统可靠性和寿命、灵活的参数设置和人机交互、降低能耗、模块化设计便于扩展与维护,以及促进智能家居与工业自动化发展。项目通过高精度温度采集与滤波算法、固态继电器驱动与保护电路设计、滞环控制算法、多层次软件模块化设计等创新点,确保系统的高效节能、智能化和高可靠性。; 适合人群:具备一定单片机和C语言编程基础的研发人员,尤其是从事嵌入式系统设计、智能家居和工业自动化领域的工程师。; 使用场景及目标:①实现高效精准的温度控制,确保室内温度维持在理想范围;②提升系统可靠性和寿命,减少故障率和维护成本;③支持灵活的参数设置和用户友好的人机交互界面,提升用户体验;④降低能耗,实现节能控制,推动绿色建筑和节能环保产业的发展;⑤通过模块化设计,便于后续功能升级和系统扩展,如远程监控、数据分析等智能化功能。; 其他说明:项目设计充分考虑了实际应用中的挑战,如温度采集的精度与稳定性、电气兼容性、系统响应速度与控制稳定性、软件设计的资源优化与抗干扰等,提出了针对性的解决方案。系统不仅适用于家庭智能空调,还能广泛应用于工业、商业建筑、医疗环境及农业温室等多个领域。未来改进方向包括智能温度预测与自适应控制、多传感器融合技术应用、远程监控与云平台集成、低功耗与绿色节能优化等。通过该系统,不仅能够精确控制室内温度,保障舒适环境,还能有效节能,延长设备使用寿命,具有重要的实际应用价值和推广意义。
标题基于SpringBoot的学生学习成果管理平台研究AI更换标题第1章引言介绍研究背景、目的、意义以及论文结构。1.1研究背景与目的阐述学生学习成果管理的重要性及SpringBoot技术的优势。1.2研究意义分析该平台对学生、教师及教育机构的意义。1.3论文方法与结构简要介绍论文的研究方法和整体结构。第2章相关理论与技术概述SpringBoot框架、学习成果管理理论及相关技术。2.1SpringBoot框架简介介绍SpringBoot的基本概念、特点及应用领域。2.2学习成果管理理论基础阐述学习成果管理的核心理论和发展趋势。2.3相关技术分析分析平台开发所涉及的关键技术,如数据库、前端技术等。第3章平台需求分析与设计详细分析平台需求,并设计整体架构及功能模块。3.1需求分析从学生、教师、管理员等角度对平台需求进行深入分析。3.2整体架构设计设计平台的整体架构,包括技术架构和逻辑架构。3.3功能模块设计具体设计平台的核心功能模块,如成果展示、数据分析等。第4章平台实现与测试阐述平台的实现过程,并进行功能测试与性能分析。4.1平台实现详细介绍平台的开发环境、关键代码实现及技术难点解决方案。4.2功能测试对平台各项功能进行全面测试,确保功能正确无误。4.3性能分析分析平台的性能指标,如响应时间、并发处理能力等。第5章平台应用与效果评估探讨平台在实际教学中的应用,并对其效果进行评估。5.1平台应用案例选取典型应用案例,展示平台在实际教学中的使用情况。5.2效果评估方法介绍平台效果评估的具体方法和指标。5.3评估结果分析根据评估数据,对平台的应用效果进行深入分析。第6章结论与展望总结论文的主要研究成果,并指出未来研究方向。6.1研究结论概括性地阐述论文的研究结论和主要贡献。6.2研究展望针对当前研究的不足之处,提出未来改进和扩展的方向。
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