Project Euler 622

探讨了Project Euler 622题目,涉及完美洗牌的概念。解释了如何通过公式(2*i-1)(mod n-1)计算牌局回到初始状态所需的洗牌次数,并将问题转化为求2^60-1的所有因数加一的和,但需要排除2的低次幂-1的因数。

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题意:题目定义完美洗牌方式,s[i]表示i张牌时需要洗多少次回到最初情况,求s[i]=60的所有i的总和。

易知,我们每次洗牌可以转化为公式(2*i-1)(mod n-1)(n为牌数),也就是s[i]等于 2 mod(i-1)的阶数,进而对求s[i]=60的i的总和可以转化为求2^60-1的所有因数加一的和(需要特别把2的低次幂-1的因数给排除掉)。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define PI acos(-1.0)
#define mod 1000000007
using namespace std;
typedef long long ll;
map<ll,bool>mp;
ll dfs(ll n,ll pos,ll pp[],ll num[],ll sum){
    if(pos==n){
        if(mp[sum])return 0;
        else {
            mp[sum]=true;
            return sum+1;
        }
    }
    ll ret=1,res=0;
    for(int i=0;i<=num[pos];i++){
        res+=dfs(n,pos+1,pp,num,sum*ret);
        ret*=pp[pos];
    }
    return res;
}
ll update(ll x){
    ll top=0;
    ll pp[100],num[100];
    for(ll i=2;i*i<=x;i++){
        if(x%i==0){
            pp[top++]=i;num[top-1]=0;
            while(x%i==0){
                num[top-1]++;
                x/=i;
            }
        }
    }
    if(x!=1){
        pp[top]=x;
        num[top++]=1;
    }
    return dfs(top,0,pp,num,1);
}
int main(){
    ll n=1;
    for(ll i=1;i<=60;i++){
        n*=2;
        printf("%lld %lld\n",i,update(n-1));
    }
    return 0;
}



内容概要:本文探讨了在微电网优化中如何处理风光能源的不确定性,特别是通过引入机会约束和概率序列的方法。首先介绍了风光能源的随机性和波动性带来的挑战,然后详细解释了机会约束的概念,即在一定概率水平下放松约束条件,从而提高模型灵活性。接着讨论了概率序列的应用,它通过对历史数据分析生成多个可能的风光发电场景及其概率,以此为基础构建优化模型的目标函数和约束条件。文中提供了具体的Matlab代码示例,演示了如何利用CPLEX求解器解决此类优化问,并强调了参数选择、模型构建、约束添加以及求解过程中应注意的技术细节。此外,还提到了一些实用技巧,如通过调整MIP gap提升求解效率,使用K-means聚类减少场景数量以降低计算复杂度等。 适合人群:从事电力系统研究、微电网设计与运营的专业人士,尤其是那些对风光不确定性建模感兴趣的研究者和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要评估和优化含有大量间歇性可再生能源接入的微电网系统,旨在提高系统的经济性和稳定性,确保在面对风光出力波动时仍能维持正常运作。 其他说明:文中提到的方法不仅有助于学术研究,也可应用于实际工程项目中,帮助工程师们制定更为稳健的微电网调度计划。同时,文中提供的代码片段可供读者参考并应用于类似的问情境中。
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