公约数

本文介绍了一种求解n个数所有子集GCD和的高效算法。通过使用容斥原理统计每个公约数对应的子集数量,并结合快速幂运算进行求解。适用于n最大为100万的问题规模。
公约数

问n个数的所有子集的gcd和。\(1 \le n \le 1000000\)

首先想的是一个二维dp【可怜】

正解是对于一个公约数x,统计出gcd正好是它的子集个数f[x]。可以用容斥来搞。

具体来说,gcd正好是x的子集个数就是\(2^{x的倍数的个数}-f[kx]\)

#include <cstdio>
#include <cmath>
using namespace std;

typedef long long LL;
const int maxn=1e6+5, mod=1e9+7;
int f[maxn], a[maxn], c[maxn];
int fpow(int a, int x){
    LL base=a, ans=1;
    for (; x; x>>=1, (base*=base)%=mod)
        if (x&1) (ans*=base)%=mod;
    return ans;
}
int n, m, ans;
int main(){
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i=1; i<=n; ++i){
        scanf("%d", &a[i]);
        ++c[a[i]]; }
    int cnt=0;
    for (int i=m; i>0; --i){
        cnt=0;
        for (int j=i; j<=m; j+=i){
            cnt+=c[j];
            f[i]+=mod-f[j]; f[i]%=mod;
        }
        f[i]+=fpow(2, cnt)-1; f[i]%=mod;
        ans+=(1ll*f[i]*i)%mod; ans%=mod;
    }
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/MyNameIsPc/p/9747544.html

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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