基准线

联想公司推出一款新型显示屏。该显示屏由 n 行 m 列的点阵组成。任选点阵中两个点可以构造出一条“基准线”,质检员通过校正每条基准线上的像素信息来确保显示屏没有一丝一毫的缺陷。

现在,质检员想知道对于一个由 n 行 m列的点阵组成的显示屏而言有多少条不同的基准线。两条基准线不同当且仅当它们不重合,即两条基准线的交点数量是有穷的。

由于显示屏的基准线的数量会很多,为了简化我们只需要计算数量对 2^30取模后的结果。

输入格式

第一行有一个正整数 T为数据组数,接下来有 T行,每行两个正整数 n,m。

对于简单版本:T≤10,2≤n,m40;

对于中等版本:T≤10,000,2≤n,m≤4,000;

对于困难版本:T≤10,000,2≤n,m≤400,000。

输出格式

输出一共有 T行 ,每行一个整数,为该组数据的基准线数量。

样例输入
4
2 2
7 10
23 34
100 100
样例输出
6
1111
139395
22791174

 

 

O(n4​​) 枚举两个点,得到这两个点构成的直线方程,然后去重即可。

 

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int q=pow(2,30);
inline int gcd(int x,int y)
{
 return y==0?x:gcd(y,x%y);
}
int solve(int n,int m)
{
 long long cnt=0;
 for(int i=1;i<n;i++)
 for(int j=1;j<m;j++)
 {
  if(gcd(i,j)==1)
  {
   cnt+=((n-i)*(m-j)-max(n-2*i,0)*max(m-2*j,0))%q;
   cnt%=q;
  }
 }
 return cnt;
}
int main()
{
 int t;
 cin>>t;
 while(t--)
 {
 int n,m;
 cin>>n>>m;
 cout<<solve(n,m)*2+n+m<<endl;
 }
 return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/huajizanfang12/p/5571395.html

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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