[51nod 1847]奇怪的数学题

本文详细解析了51nod 1847题目的解题思路,通过杜教筛和第二类斯特林数来计算最小质因子的贡献,实现了质数和合数的贡献相加,解决了自然溢出问题。

【 51nod 1847 】奇怪的数学题

题目

  点这里看题目。

分析

  是挺奇怪的…
  以下定义质数集合为 P P P p i p_i pi为第 i i i个质数。
  定义 m p ( x ) mp(x) mp(x) x x x的最小质因子,则可以得到:
s g c d ( a , b ) = gcd ⁡ ( a , b ) m p ( gcd ⁡ ( a , b ) ) sgcd(a,b)=\frac{\gcd(a,b)}{mp(\gcd(a,b))} sgcd(a,b)=mp(gcd(a,b))gcd(a,b)
  这个比较显然。然后可以娴熟地变换式子得到:
∑ i = 1 n ∑ j = 1 n s g c d ( i , j ) k = ∑ d = 2 n ( d m p ( d ) ) k ∑ i = 1 ⌊ n d ⌋ ∑ j = 1 ⌊ n d ⌋ [ gcd ⁡ ( i , j ) = 1 ] = ∑ d = 2 n ( d m p ( d ) ) k ( 2 ∑ i = 1 ⌊ n d ⌋ φ ( i ) − 1 ) \begin{aligned}\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n sgcd(i,j)^k&=\sum_{d=2}^n\left(\frac d{mp(d)}\right)^k \sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}[\gcd(i,j)=1]\\&=\sum_{d=2}^n\left(\frac d{mp(d)}\right)^k \left(2\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\varphi(i)-1\right)\end{aligned} i=1nj=1nsgcd(i,j)k=d=2n(mp(d)d)ki=1dnj=1dn[gcd(i,j)=1]=d=2n(mp(d)

51nod 3478 涉及一个矩阵问,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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