luogu #2522 Problem b(莫比乌斯反演)(HAOI2011)

探讨了在给定范围内,寻找满足特定条件的最大公约数数对问题,并使用莫比乌斯反演优化算法实现。

标签:数学


对于给出的n个询问,每次求有多少个数对(x,y),满足a≤x≤b,c≤y≤d,且gcd(x,y) = k,gcd(x,y)函数为x和y的最大公约数。
a,b,c,d,k<=50000


记g(a,b,c,d)为题目所求,记f(m,n)为满足1≤x≤m,1≤y≤n,且gcd(x,y) = k的数对个数,记F(m,n)为满足1≤x≤m,1≤y≤n,且gcd(x,y)%k=0的数对个数。
首先我们不难发现,g(a,b,c,d)=f(b,d)f(a1,d)f(b,c1)+f(a1,c1),而f(n,m)与F(n,m)满足莫比乌斯反演。
显然地,F(n,m)=[n/k][m/k]
则有f(n,m)=min(n/k,m/k)i=1F(n/i,m/i)μ(i)
但这样一来,复杂度还是O(n2),无法满足要求
注意到n/i只有n种取值,我们预处理μ(i)的前缀和即可


#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<iostream>
#define N 50050
using namespace std;
typedef long long ll;
int u[N],vis[N],p[N],top=0,t,a,b,c,d,k;
ll ans;
ll solve(int n,int m)
{
    n/=k,m/=k;
    ll ret=0,last=0;
    if (n>m) swap(n,m);
    for (int i=1;i<=n;i=last+1)
    {
        last=min(n/(n/i),m/(m/i));
        ret+=(ll)(n/i)*(m/i)*(u[last]-u[i-1]);
    }
    return ret;
}
int main()
{
    scanf("%d",&t),memset(vis,0,sizeof(vis)),u[1]=1;
    for (int i=2;i<=N-50;i++)
    {
        if (!vis[i]) {p[++top]=i,u[i]=-1;}
        for (int j=1;j<=top&&i*p[j]<=N-50;j++)
        {
            vis[i*p[j]]=1;
            if (i%p[j]) u[i*p[j]]=u[i]*u[p[j]];else break;
        }
    }
    for (int i=2;i<=N-50;i++) u[i]+=u[i-1];
    while (t--)
    {
        scanf("%d%d%d%d%d",&a,&b,&c,&d,&k),ans=solve(b,d)-solve(a-1,d)-solve(c-1,b)+solve(a-1,c-1);
        printf("%lld\n",ans);
    }
} 
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>好的,我现在需要帮助用户查找洛谷问题B2160的题解或解决方案。首先,用户提供了之前的对话历史和一些引用内容,我需要分析这些信息来给出合适的回答。 首先,用户之前询问的是关于错误代码B2160的技术信息,但后来在当前的查询中,用户提到的是洛谷(Luogu)的问题B2160。洛谷是一个编程题库平台,通常问题编号如B2160可能对应某个具体的编程题目。因此,我需要确定用户现在是在询问编程题目的解法,而不是之前的错误代码问题。 用户提供的引用内容中,引用了多个蓝桥杯的题解,例如C++、Python的省赛题解。虽然这些引用可能与B2160问题没有直接关联,但可以推测用户可能在准备编程竞赛,因此可能需要算法或编程技巧方面的帮助。 接下来,我需要考虑如何查找洛谷B2160的题解。由于无法直接访问外部资源,我需要基于已有的知识和常见的竞赛题目类型进行分析。通常,洛谷的问题编号B2160可能对应某个算法题目,可能的考察点包括动态规划、贪心、图论等。例如,用户之前提到的蓝桥杯题目涉及暴力枚举、DFS、BFS等,可能B2160也属于类似类型。 用户可能需要具体的解题思路、代码示例以及相关的注意事项。例如,用户之前的回答中提到了Python代码示例,可能需要用类似的风格提供解答。此外,用户之前的回答中提到了时间复杂度和数据量的问题,这可能意味着B2160问题需要考虑优化算法。 我需要确认问题B2160的具体内容,但假设无法获取题目描述,可能需要给出一般性的解题步骤。例如,检查输入输出要求、分析可能的算法、处理边界情况等。例如,引用中的蓝桥杯题解提到需要特判n=1的情况,这可能提示在B2160问题中也要注意类似的边界条件。 此外,用户可能希望得到相关的学习资源或进一步的问题,例如如何优化算法、如何处理特定类型的数据结构等。因此,在回答中需要包括解题思路、可能的代码框架以及相关问题建议。 最后,需要确保回答符合用户的要求,结构清晰,使用中文,并正确应用LaTeX格式。同时,生成的相关问题应帮助用户深入理解题目可能的考察点和解决方法。</think>根据您提供的引用内容和历史对话记录,目前没有直接关于**洛谷(Luogu)问题B2160**的题解或解决方案。不过结合蓝桥杯相关题目特征和编程竞赛常见模式,可以推测该问题可能涉及**动态规划、贪心算法或数学建模**等方向。以下是一般性分析框架和参考建议: --- ### 问题B2160可能的解题思路(基于引用推测) 1. **题目类型分析** 从引用[1]中的“艺术价值变化程度最小化”问题来看,B2160可能涉及**组合优化问题**,例如从集合中选择元素并排列,使得某种指标最小或最大。此类问题通常需要: - **动态规划(DP)**:状态转移方程优化(如选择子集时的最优决策)[^1] - **贪心策略**:通过局部最优推导全局最优(需验证贪心正确性) - **数学建模**:将问题转化为数学表达式(如引用[5]中温度设定与合格率的关系) 2. **代码实现关键点** - **输入规模处理**:若数据量大(如引用[2]提到的暴力法不可行),需优化时间复杂度(如预处理或剪枝)[^2] - **边界条件**:类似引用[3]中`n=1`的特判,需注意极端情况(如空输入、单一元素) - **数值计算**:涉及绝对值或平方时,注意溢出风险(如使用长整型或浮点精度处理) 3. **参考代码框架(Python示例)** ```python def solve_b2160(n, m, arr): # 假设问题为选择m个元素排列使某指标最小 dp = [[float(&#39;inf&#39;)] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] dp[0][0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): # 状态转移逻辑(需根据具体指标设计) dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1] + calculate_cost(arr, i, j)) return dp[n][m] if dp[n][m] != float(&#39;inf&#39;) else -1 ``` --- ### 进一步行动建议 1. **题目描述确认** 在洛谷题库中搜索B2160,获取具体题目要求(输入输出样例、数据范围等)。例如: - 若涉及图论,可能需要DFS/BFS(如引用[2]提到的未使用但需掌握的算法) - 若涉及数学公式,需推导简化表达式(如引用[1]中的$L = \sum |B_{i+1}^2 - B_i^2|$) 2. **调试与优化技巧** - **对拍测试**:生成随机数据与暴力代码对比(引用[4]的枚举方法可辅助验证) - **复杂度分析**:避免因数据规模导致超时(如引用[3]中卡点的数据范围问题)[^3] --- ### 相关问题 1. 如何判断一个组合优化问题适用动态规划还是贪心算法? 2. 在编程竞赛中如何处理需要特判的边界条件? 3. 如何设计高效的预处理方法来降低算法时间复杂度? 若您能提供更具体的题目描述,可进一步细化解答。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值