[Codeforces1097D] Makoto and a Blackboard

本文提供了一段使用C++编写的代码,用于解决一个涉及数学函数和算法的问题,具体为通过求解特定函数来计算复杂数学表达式的值。代码中运用了动态规划、快速幂运算和模数运算等高级算法,适用于理解高级编程技巧和数学问题解决策略。

 

D题分水岭、

积性函数什么的,不太懂啊、

那么解释的话来源or来源

代码来源

 

#include <bits/stdc++.h>
#define ios ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0),cout.tie(0)
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
const int maxn = 1e5+7,mod = 1e9+7;
ll Pow(ll a,int b,ll ans = 1){
    a %= mod;
    for(;b;b>>=1,a = (a*a)%mod)
        if(b&1)
            ans = (ans*a)%mod;
    return ans;
}
ll n,k,inv[70],ans = 1,dp[70],sum[70];
ll solve(ll p,int r){
    dp[0] = sum[0] = 1;
    for(int i=1;i<=r;i++){
        dp[i] = Pow(p,i),
        sum[i] = (sum[i-1]+dp[i])%mod;
    }
    for(int j=1;j<=k;j++){
        for(int i=1;i<=r;i++){
            dp[i] = (sum[i]*inv[i+1])%mod;
            sum[i] = sum[i-1]+dp[i]-(sum[i-1]+dp[i] >= mod ? mod:0);
        }
    }
    return dp[r];
}
int main(){
    ios;
    for(int i=1;i<=64;i++)
        inv[i] = Pow(i*1ll,mod-2);
    cin>>n>>k;
    if(n == 1)
        return 0*puts("1");
    for(ll i=2;i*i<=n;i++){
        if(n%i)continue;
        int cnt = 0;
        while(n%i==0)cnt++,n/=i;
        ans = ans*solve(i,cnt)%mod;
    }
    if(n!=1)
        ans = ans*solve(n,1)%mod;
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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