Codeforces Educational Codeforces Round 106 /D. The Number of Pairs

单细胞分析实录(12): 如何推断肿瘤细胞 公众号后台回复20210418,获取本文的测试数据 1. 回顾 前面我已经讲解了inferCNV的基本用法,这一节继续学习:如何推断肿瘤细胞。本文应该是到目前为止,全网最详细的帖子(之一)。 关于肿瘤细胞的推断,比如研究上皮细胞起源的肿瘤,我见过的一些做法如下 简单粗暴型:将来源肿瘤病灶的所有上皮细胞都看成是肿瘤细胞 看CNV:将来源于肿瘤病灶的上皮细胞和参考细胞比较,将那些有明显CNV的细胞看作肿瘤细胞 看表达特征:考虑到有的肿瘤细胞可能没有CNV层面的变化,有的文章会根据肿瘤与正常的表达谱来区分是. 阅读详情

Codeforces Educational Codeforces Round 106 /D. The Number of Pairs

D. The Number of Pairs
题意:对于1≤c,d,x≤1e71\le c,d,x\le1e71≤c,d,x≤1e7,找出满足c⋅lcm(a,b)−d⋅gcd⁡(a,b)=xc\cdot lcm(a,b)-d\cdot\gcd{(a,b)}=xc⋅lcm(a,b)−d⋅gcd(a,b)=x的(a,b)(a,b)(a,b)的对数。

设g=gcd⁡(a,b)g=\gcd{(a,b)}g=gcd(a,b)则有a=Ag,b=B,gcd(A,B)=1a=Ag,b=B,gcd(A,B)=1a=Ag,b=B,gcd(A,B)=1
c⋅lcm(a,b)−d⋅gcd⁡(a,b)=xc⋅ABg−d⋅g=xc⋅AB−d⋅=xgAB=xg+dc\begin{aligned} c\cdot lcm(a,b)-d\cdot\gcd{(a,b)}&=x\\ c\cdot ABg-d\cdot g&=x\\ c\cdot AB-d\cdot &=\frac{x}{g}\\ AB&=\frac{\frac{x}{g}+d}{c} \end{aligned}c⋅lcm(a,b)−d⋅gcd(a,b)c⋅ABg−d⋅gc⋅AB−d⋅AB​=x=x=gx​=cgx​+d​​
令K=xg+dcK=\frac{\frac{x}{g}+d}{c}K=cgx​+d​,对于整数K,枚举K所有的素因子,因为AB互质,所以K的每个素因子只能被A,B之中的一个拥有。设K的素因子个数为NUM,那么每个K对答案的贡献为2NUM2^{NUM}2NUM。

可以用O(x)O(\sqrt x)O(x​)的时间复杂度枚举x的每个因子,从而枚举所有的K。因为1≤K≤2e71\le K\le 2e71≤K≤2e7,所以可以通过欧拉筛预处理每个K的素因子个数。

总时间复杂度为O(N+tx)O(N+t\sqrt x)O(N+tx​)。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int max_n=2e7+5;
ll a[max_n];
int prime[max_n];
int vis[max_n];
int cnt=0;
void init(void)
{
	a[1]=0;
	for(int i=2;i<max_n;i++)
	{
		if(!vis[i]){
			prime[cnt++]=i;
			a[i]=1;
		}
		for(int j=0;j<cnt&&i*prime[j]<max_n;j++)
		{
			vis[i*prime[j]]=1;
			if(i%prime[j]==0){
				a[i*prime[j]]=a[i];
				break;
			}
			a[i*prime[j]]=a[i]+1;
		}
	}
}
int main(void)
{
	int t,c,d,x;
	init();
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		scanf("%d%d%d",&c,&d,&x);
		int k;
		ll ans=0,temp;
		for(int i=1;i*i<=x;i++)
		if(x%i==0){
			temp=x/i+d;
			if(temp%c==0){
				ans+=1ll<<a[temp/c];
			}
			if(i*i!=x){
				temp=x/(x/i)+d;
				if(temp%c==0)ans+=1ll<<a[temp/c];
			}
		}
		printf("%lld\n",ans);
	}
}
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WedsonLin
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