【POJ - 2917】Diophantus of Alexandria(推公式)

本文探讨了一种特殊的迪奥方程,即寻找整数解的方程x² + y² = n。通过数学推导,文章提供了一种快速计算特定n值下方程不同解数量的方法。该方法利用了质因数分解和欧拉函数,有效解决了大规模数值下的计算问题。

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Diophantus of Alexandria was an Egypt mathematician living in Alexandria. He was one of the first mathematicians to study equations where variables were restricted to integral values. In honor of him, these equations are commonly called Diophantine equations. One of the most famous Diophantine equation is xn + yn = zn. Fermat suggested that for n > 2, there are no solutions with positive integral values for xy and z. A proof of this theorem (called Fermat’s last theorem) was found only recently by Andrew Wiles.

Consider the following Diophantine equation:

(1)Diophantus is interested in the following question: for a given n, how many distinct solutions (i. e., solutions satisfying x ≤ y) does equation (1) have? For example, for n = 4, there are exactly three distinct solutions:

Clearly, enumerating these solutions can become tedious for bigger values of n. Can you help Diophantus compute the number of distinct solutions for big values of nquickly?

Input

The first line contains the number of scenarios. Each scenario consists of one line containing a single number n (1 ≤ n ≤ 109).

Output

The output for every scenario begins with a line containing “Scenario #i:”, where i is the number of the scenario starting at 1. Next, print a single line with the number of distinct solutions of equation (1) for the given value of n. Terminate each scenario with a blank line.

Sample Input

2
4
1260

Sample Output

Scenario #1:
3

Scenario #2:
113

题意:

给了一个公式,给你n,你需要找出有多少对(x,y)符合这个式子。

思路:

因为n的范围很大,所以第一想法,这个题目需要推公式。

原式等价于\frac{1}{y}=\frac{x-n}{xn}

所以我们可以得出y=\frac{xn}{x-n}.

观察给出样例,我们可以得出结论\frac{1}{x}\frac{1}{y}这两个数是关于\frac{1}{2n}分布。当我们假定x<y我们可以得出x的取值范围[n+1,2n]。所以我们假设存在一个i(i的范围为1~n)则x=n+i。代入上述式子。

可得y=\frac{n^2}{i}+n。我们已经保证x有意义,所以我们能推出一个y只要我们能保证y也有意义,就可得出结果。

y有意义就是n^2是i的倍数。所以我们的问题就转化成了n^2的因子个数有多少个,其中要求这些因子是属于1~n的。

对于这个问题,我们可以发现,n^2的因子是关于n对称分布的,就是有一个因子小于n,那么必定有一个和他对应的因子大于n。

所以我们只需要求出n^2的因子个数,再加1,然后除以2就可以。加1是为了保证把n算上。那么我们只要求n^2的因子个数,这里我们可以借助欧拉函数,分解一下质因子,并求出其个数。所以这里我们对n进行处理,因为n^2的某个质因子的个数正好是n的两倍,这样我们可以优化一下,保证不会超时。

具体细节可以看代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<map>
#include<vector>
#include<set>
#include<string>
#include<cmath>
#include<cstring>
#define ll long long
using namespace std;

void phi(ll n)
{
	ll t=1;
	for(ll i=2;i*i<=n;i++)
	{
		ll q=0;
		if(n%i==0)
		{
			while(n%i==0)
			{
				q++;
				n/=i;
			}
		}
		t=(t*(2*q+1));
	}
		
	if(n>1) {
		t*=3;//某个质因子只有1个,然后n^2的就有2个,再加一
	}
	printf("%lld\n",(t+1)/2);
}
int main()
{
	ll t,n;
	scanf("%lld",&t);
	int tt=1;
	while(t--) 
	{
		scanf("%lld",&n);
		printf("Scenario #%d:\n",tt++);
		phi(n);
		if(t)
		printf("\n");
	}
	return 0; 
} 

 

基于数据挖掘的音乐荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的荐和基于物品的荐 其中基于用户的荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的荐是基于物品的相似度找出相似的物品做荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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