容斥基础

容斥原理应用实例
本文通过一个具体的数学问题,展示了如何使用容斥原理来解决涉及多个条件筛选的问题。特别是当需要找出能同时被多个数整除的数的数量时,通过合理地计算各条件间的交集来避免重复计数。
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容斥原理虽然挺简单但是还是需要注意一下,容斥时两两数间没有公共因子的.


如求解一个数中能被5,6,8三个数整除的个数.


如果单纯的而没有进行约因数结果会是417.


#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int n,m,i,j,k;
    while(cin>>n)
    {
        k=n/5+n/6+n/8-n/30-n/40-n/24+n/120;
        cout<<k<<endl;
    }
    return 0;
}


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### 原理的概念 原理是一种用于解决多个集合之间交集与并集计数问题的方法。其核心思想在于通过对不同集合的元素数量进行加法和减法操作,消除重复计算的部分,从而得出精确的结果[^2]。 具体来说,在处理 \(n\) 个有限集合 \(A_1, A_2, ..., A_n\) 的并集大小时,原理由下述公式表示: \[ |A_1 \cup A_2 \cup ... \cup A_n| = \sum_{i} |A_i| - \sum_{i<j} |A_i \cap A_j| + \sum_{i<j<k} |A_i \cap A_j \cap A_k| - ... + (-1)^{n+1}|A_1 \cap A_2 \cap ... \cap A_n| \] 该公式的含义是对单个集合的元素总数相加以覆盖所有可能的情况,再逐步扣除两两交集、三三交集等多余部分的影响,直到最后考虑全部集合的交集情况[^4]。 --- ### 数学中的应用 #### 整除问题 在数学领域,原理常被用来解决涉及整除性质的问题。例如,给定正整数范围内的某些条件下的整数数目统计可以利用此方法完成。假设我们需要找到区间 \([1,m]\) 中既不是 \(a\) 倍数也不是 \(b\) 倍数的整数的数量,则可以通过如下方式实现: 设 \(S_a\) 表示能被 \(a\) 整除的数构成的集合,\(S_b\) 同理。那么目标即为求解 \(|[1,m]- (S_a \cup S_b)|\) ,这可通过原理转化为: \[ m - (\lfloor m/a \rfloor + \lfloor m/b \rfloor - \lfloor m/(lcm(a,b)) \rfloor ) \] 其中,\(\lfloor x/y \rfloor\) 是向下取整运算,而 \(lcm(x,y)\) 计算的是两个数最小公倍数。 --- ### 算法中的应用及其实现 #### Hanoi塔问题 虽然汉诺塔本身主要是一个递归结构的经典例子,但在分析移动次数或者特定状态变化规律的时候也可以引入的思想来进行优化或辅助推导[^1]。 以下是基于 Python 实现的一个简单版本的汉诺塔解决方案作为参考: ```python def hanoi(n, source='A', target='C', auxiliary='B'): if n == 1: print(f"Move disk 1 from {source} to {target}") return hanoi(n-1, source, auxiliary, target) print(f"Move disk {n} from {source} to {target}") hanoi(n-1, auxiliary, target, source) hanoi(3) ``` 上述代码展示了如何通过递归来模拟汉诺塔的过程,尽管这里并未直接体现的应用场景,但它体现了递归逻辑的重要性——这是理解更复杂的组合问题的基础之一。 #### 平面分割问题 另一个典型问题是平面上若干条直线最多能够划分多少区域。如果已知有 \(k\) 条线段存在,则新增一条新线段理论上可增加至多等于当前已有区堿数目的增量;因此总分区数满足以下关系式: \[ R(k)= R(k-1)+ k,\quad with\; initial\; condition\; R(0)=1. \] 这种增长模式实际上反映了累加过程中潜在的“重叠效应”,这也正是原则试图捕捉的本质特征所在。 --- ### 总结 综上所述,无论是理论层面还是实践编码环节,原理都在诸多方面展现了强大的适用性和灵活性。它不仅帮助我们更好地理解和建模现实世界里的各种现象,同时也提供了强有力的工具支持高效解决问题的能力提升[^3]。
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