HDU 2576 Another Sum Problem(含除式的同余模)

Another Sum Problem

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1015    Accepted Submission(s): 261

Problem Description
FunnyAC likes mathematics very much. He thinks mathematics is very funny and beautiful.When he solved a math problem he would be very happy just like getting accepted in ACM.Recently, he find a very strange problem.Everyone know that the sum of sequence from 1 to n is     n*(n + 1)/2. But now if we create a sequence which consists of the sum of sequence from 1 to n. The new sequence is 1, 1+ 2, 1+2+3, .... 1+2+...+n. Now the problem is that what is the sum of the sequence from1 to  1+2+...+n .Is it very simple? I think you can solve it. Good luck!
 
Input
The first line contain an integer T .Then T cases followed. Each case contain an integer n (1 <= n <= 10000000).
 
Output
For each case,output the sum of first n items in the new sequence. Because the sum is very larger, so output sum % 20090524.
 
Sample Input
3 1 24 56
 
Sample Output
1 2600 30856
 
思路:由题知通项公式为n(n+1)/2,其前n项和为 Sn = n(n+1)(n+2)/6;
对于(a/b)%c = a % (b*c) / c;
所以Sn可以这样求:s1 = (n(n+1))% (20090524*6);余数里包含6是保证后面的式子可以被6整除。s2 = (s1*(n+2)/6)%20090524;
 
View Code
 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdio>
 3 
 4 using namespace std;
 5 
 6 int main()
 7 {
 8     int t;
 9     scanf("%d",&t);
10     while(t--)
11     {
12         __int64 n;
13         scanf("%I64d",&n);
14         if(n == 1)
15         {
16             printf("1\n");
17             continue;
18         }
19         __int64 ans = (n*(n+1))%(20090524*6);
20         ans = (ans*(n+2)/6)%20090524;
21         printf("%I64d\n",ans);
22     }
23     return 0;
24 }

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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