HDU 4135 Co-prime (容斥)

题意:

t组数据,每组输入a,b,n

在a - b中找出有几个与n互质的

 

思路:

找出n的素数因子,假设它的素数因子a1,a2,a3

 

用ans1记录1 - ( a-1 )中与n不互质的个数(ans1 = (a-1)-a1的倍数-a2的倍数-a3的倍数+a1*a2的倍数+a1*a3的倍数+a2*a3的倍数-a1*a2*a3的倍数) ==> 不难发现奇数个用减,偶数个用加

 

用ans2记录1 - b中与n不互质的个数(计算方法同上)

 

那么结果就是ans2 - ans1

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
__int64 p[100050],q[100050];
int j=0;
void init(__int64 n)
{
	for(int i=2;i*i<=n;i++)
	{
		if(n%i==0)
		{
			while(n%i==0)
			{
				n/=i;	
			}
			p[j++] = i;
		}
	}
	if(n!=1) p[j++] = n;
}
__int64 mul(__int64 x)
{
	int k=1;
	q[0]=-1;
	__int64 ans=0;
	for(__int64 i=0;i<j;i++)
	{
		int li = k;
		for(__int64 l=0;l<li;l++)
		{
			q[k++] = -1*q[l]*p[i];
		}
	}
	for(__int64 i=1;i<k;i++)
		ans = ans + x/q[i];
	return ans;
}
int main()
{
	int t;
	cin>>t;
	int cas = 1;
	while(t--)
	{
		__int64 a,b,n;
		cin>>a>>b>>n;
		j=0;
		init(n);
		__int64 sum = b-mul(b)-(a-1)+mul(a-1);	
		printf("Case #%d: ",cas++);
		cout<<sum<<endl;
	}
	return 0;
}


 

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
### HDU 1443 约瑟夫问题解析 #### 题目描述 题目涉及的是经典的约瑟夫环问题的一个变种。给定一个整数 \( k \),表示有 \( k \) 个好人和 \( k \) 个坏人,总共 \( 2k \) 个人围成一圈。编号从 1 到 \( 2k \),其中前 \( k \) 个为好人,后 \( k \) 个为坏人。目标是在不杀死任何好人的前提下,找到可以先消灭所有坏人的最小步数 \( n \)[^5]。 #### 解题思路 为了确保在杀掉第一个好人之前能将所有的坏人都清除,可以通过模拟约瑟夫环的过程来寻找符合条件的最小步数 \( n \)。一种有效的方法是利用动态规划的思想逐步缩小范围直到找到最优解。对于较大的 \( k \),由于数值较大可能导致计算复杂度增加,因此需要考虑算法效率并进行适当优化[^1]。 #### Python 实现代码 下面提供了一个基于Python编写的解决方案: ```python def josephus(k): m = 2 * k def find_min_n(m, start=1): for n in range(1, m + 1): pos = (start + n - 2) % m + 1 if all((pos - i) % m > k or (pos - i) % m == 0 for i in range(n)): return n raise ValueError("No solution found") min_n = None for good_start in range(1, k + 1): try: current_min = find_min_n(m=m, start=good_start) if not min_n or current_min < min_n: min_n = current_min except ValueError as e: continue return min_n if __name__ == "__main__": test_cases = [int(input()) for _ in range(int(input()))] results = [] for case in test_cases: result = josephus(case) print(result) ``` 此段代码实现了上述提到的逻辑,并且能够处理多个测试案例。需要注意的是,在实际应用中可能还需要进一步调整参数以及边界条件以适应不同情况下的需求[^5]。
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