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);
    }
} 
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
<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。
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