hdu 5514 Frogs(容斥)

本文介绍了一种利用容斥原理解决特定数学问题的方法,即求解给定m和n个数的情况下,这些数作为m的因子,求它们的倍数且为m的因子的数的和。通过分解m的因子,标记与n个数相关的因子,并使用容斥原理进行计算,最终得出了解决方案。

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题目链接:

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5514
感觉学姐好厉害啊~每次的容斥题都做出来了T_T

题意:浓缩之后就是,给一个m,然后给n个数,给的这n个数必须是m的因子(因为根据题意是求的gcd),然后问给的这n个数每个数不互质的数的和?

如果n比较小的话很容易想到容斥,但是n这么大,哇怎么容斥嘛T_T

根据学姐的步骤:
①:先把m分解,找出他的所有的因子
②:把这n个数的及其倍数并且是m的因子的数标记Mp[x]=1
③:关键的一步:Mp[ki]-=Mp[i],就是说轮到计算ki的时候,他对应的Mp要减去他的约数,因为在之前已经计算过了,感觉就是这里是最难理解的地方

好来详细看哈第③步:

在这里插入图片描述

看,这个Mp很牛皮,比如说看12这个数,就是Mp[2]+Mp[3]+Mp[4]+Mp[12],总共加起来等于1,说明就只加过一次12

可是我还是不知道学姐他是怎么想到的,她说她是随便试了几次试出来的。。。先试了试取反,然后又试了试每次减1什么的,然后就试出来了T_T

/*求m以内n个数每个数的倍数的和,但是要求这n个数都是m的因子*/
#include"bits/stdc++.h"
using namespace std;
typedef long long LL;
const int maxn=1e5+5;
const int MOD=1e9+7;
vector<LL>factor;
int main()
{
	int T;
	cin>>T;
	for(int Case=1; Case<=T; Case++)
	{
		map<LL,LL>Mp;
		factor.clear();
		LL N,M;
		cin>>N>>M;
		for(LL i=1; i*i<=M; i++)
		{
			if(M%i)continue;
			factor.push_back(i);
			if(i==M/i)continue;
			factor.push_back(M/i);
		}
		sort(factor.begin(),factor.end());//因子要从小到大排序 
		int flag=0;
		int len=factor.size();
		for(int i=1; i<=N; i++)
		{
			LL t;
			cin>>t;
			t=__gcd(t,M);
			if(t==1)flag=1;//要是gcd=1的话,就全都有 
			for(int j=1; j<len-1; j++)if(factor[j]%t==0)Mp[factor[j]]=1;
		}
		if(flag)
		{
			cout<<"Case #"<<Case<<": "<<M*(M-1)/2<<endl;
			continue;
		}
		LL sum=0;
		for(int i=1; i<len-1; i++)
		{
			LL cnt=(M-1)/factor[i];
			sum+=(factor[i]+cnt*factor[i])*cnt/2*Mp[factor[i]];//Mp就是用来容斥看是加多少还是减多少的 
			for(int j=i+1; j<len-1; j++)if(factor[j]%factor[i]==0)Mp[factor[j]]-=Mp[factor[i]];//这句话是关键~ 
		}
		cout<<"Case #"<<Case<<": "<<sum<<endl;
	}
}
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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