牛客练习赛25 D 贝利福斯数

博客围绕a-贝利福斯数展开,将形如ax + 1的数称为a-贝利福斯数,a-贝利福斯素数是不能分解成两个a-贝利福斯数积的数。题目要求计算 ≤ n的a-贝利福斯数中可分解成两个a-贝利福斯素数积的个数,解题可在axy + x + y上找规律,做法类似素数筛。

本来想看看oeis有没有这个数的性质,没找到。。。

题目:https://www.nowcoder.com/acm/contest/158/D

将所有形如ax+1的数称为a-贝利福斯数,其中x是正整数。
一个a-贝利福斯数是a-贝利福斯素数,当且仅当它不能被分解成两个a-贝利福斯数的积。
现在给出a,n,问有多少个 ≤ n的a-贝利福斯数可以被分解成两个a-贝利福斯素数的积。

输入描述:

一行两个数a,n

输出描述:

一行一个数表示答案

示例1

输入

复制

4 25

输出

复制

1

说明

≤ 25 的 4-贝利福斯数有5,9,13,17,21,25。
其中4-贝利福斯素数有5,9,13,17,21,
可以被分解成两个a-贝利福斯素数的积只有25。

备注:

1 ≤ a ≤ 10,1 ≤ n ≤ 2 x 107 x a

注意这个n给出的方式与a有关,当然可以直接a取10,判断n的范围,但是可以从题目中隐约感觉出题目疯狂暗示从(n-1)/a入手,这些数字之间应该有规律。

(ax+1)(ay +1) =a^{2}xy + ax + ay + 1 =a(axy + x + y) + 1

所以我们直接在axy+x+y身上找规律就行了

具体做法基本和素数筛一个样,只不过判素性的条件变了变。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 2e7+5;
bool vis[N];
ll prime[N];
bool ans[N];
int main()
{
    ll tot = 0;
    memset(vis,0,sizeof(vis));
    memset(ans,0,sizeof(ans));
    ll n, a;
    scanf("%lld%lld",&a, &n);
    n = (n - 1) / a;
    for(int i = 1;i <= n;i++)
    {
        bool pr = false;
        if(!vis[i])
            pr = true, prime[++tot] = i;
        for(int j = 1;j <= tot && prime[j] + i + prime[j] * a * i <= n;j++)
        {
            ll tmp = prime[j] + i + prime[j] * a * i;
            vis[tmp] = 1;
            if(pr)
                ans[tmp] = true;
        }
    }
    int sum = 0;
    for(int i = 1;i <= n; i++)
        sum+=ans[i];
    printf("%d\n",sum);
    return 0;
}

 

牛客练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如组、字符串、链表、动态规划等常见据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **组相关问题** - 常见的题目包括查找组中出现次超过一半的字、寻找缺失的字、求解最大子组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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