欧拉函数模板

欧拉函数有直接求法和打欧拉函数表法。

欧拉函数的定义:对正整数n,欧拉函数是小于或等于n的数中与n互质的数的数目。例如euler(8)=4,因为1,3,5,7均和8互质。
Euler函数表达通式:euler(x)=x(1-1/p1)(1-1/p2)(1-1/p3)(1-1/p4)…(1-1/pn),其中p1,p2……pn为x的所有素因数,x是不为0的整数。euler(1)=1(唯一和1互质的数就是1本身)。 
欧拉公式的延伸:一个数的所有质因子之和是euler(n)*n/2。

直接求法:

long long phi(long long x)
{
    int res = x,a = x;
    for(int i=2;i*i<=a;i++)
    {
        if(a%i==0)
        {
            res = res/i*(i-1);//res -= res/i;
            while(a%i==0)a/=i;
        }
    }
    if(a>1)res =res/a*(a-1);//res -= res/a;
    return res;
}

打表法:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define Max 1000001
int euler[Max];
int main(){
     euler[1]=1;
     for(int i=2;i<Max;i++)
       euler[i]=i;
     for(int i=2;i<Max;i++)
        if(euler[i]==i)
           for(int j=i;j<Max;j+=i)
              euler[j]=euler[j]/i*(i-1);//先进行除法是为了防止中间数据的溢出
}


 

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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