CF403B/CF402D

本文探讨了一道涉及数组操作、质数筛选与最大段和计算的难题。通过理解f函数的含义,作者揭示了如何利用前缀和与最大公约数(gcd)来优化解决方案。此外,文章还提到了动态规划的潜在方法,并展示了一个高效的实现策略,包括对f函数的巧妙处理和前缀gcd的记录。最终提供了详细的源代码解析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://codeforces.com/contest/403/problem/B

原题题意说

 给你一个n长度的数组 a , 保存了a1~an的n个数字。

再给你m个坏的质数b1~bm。

告诉你可以每次操作数组a中前r个元素,1<=r<=n,使得a[i] = a[i]/g,g是前r个元素的最大公约数。

问你经过任意次操作后,segma(f(ai))的最大值为多少。


我一开始对于f函数的意思不太懂,后来把他展开,就明白了。

当s=1,f=0;

当p是s的最小的约数(同时必然是质数)时,f=f(s/p)+g(p)

g函数是我临时加的,发现p为good时,g(p)= 1;p为bad时,g(p)= -1;

s=p时,f=f(1)+g(p)=0+g(p),所以g就是f


那么得到 f 就是 s 中good数减去bad数。

发现好像可以搞了,只要前缀和一个数组 a 的 gcd 。


思路是贪心

从 n 开始 向 1 扫, 如果 i 的前缀和的gcd 的 f 小于 0,就把从1 到 i 的 gcd 通过 变换消去, 那么就可以使得整个数组的segma增加 f(gcd), 同时记录一下我 变换 消去的 gcd 的值, 在下一次检查的时候 要先用当前的gcd除以 之前保存的这个记录下来的 gcd , 然后 在判断是否 f 小于 0, 也就是 存在 good 数小于 bad数的这种情况。


好像还有一种动态规划的方法,http://codeforces.com/blog/entry/10972 , 俄文看不懂,然后有兴趣的同学用谷歌翻译翻译成英文阅读,千万别翻译成中文阅读,那样是完全看不懂的。


我做的时候,看到 gcd 可以不保存 直接用 gcd 的f 的效果是一样的,只要记录先前的gcd 的 f 在当前位置 总共增加 的值 cur ,在这一轮不要再重复增加到答案里面 ,  然后 f 最后用map做一个映射, 以加快速度, bad prime 就用set表示就好了。

其中最巧妙的就是处理f 的时候, 一边分解s 的质因子 一边计数 这个过程。以及 前面说了 记录前缀 gcd 的 f 的值, 和 cur。


上源代码:

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <map>
#include <set>
using namespace std;
#define MaxN 5555
const int maxn = 1000000;
bool flag[maxn+5];
int prime[maxn/3], TopPrime;
int a[MaxN], bad[MaxN], gtf[MaxN];
set <int> badSet;
map <int, int> memo;

void calc_prim(){
	for(int i = 2; i <= maxn; i ++){
		if(!flag[i]) prime[TopPrime++] = i;
		for(int j = 0; j < TopPrime && prime[j]*i <= maxn; j ++){
			flag[i*prime[j]] = 1;
			if(i%prime[j]==0) break;
		}
	}
}

int F(int s)
{
    if(s == 1) return 0;
    if(memo.find(s) != memo.end()) return memo[s];
    int k = 0, ans = 0;
    int num = s;
    while(prime[k]*prime[k] <= s)
    {
        if(s % prime[k] == 0)
        {
            int isbad = badSet.count(prime[k]);
            while(s%prime[k] == 0)
            {
                s/=prime[k];
                if(isbad)
                    ans--;
                else
                    ans++;
            }
        }
        k++;
    }
    if(s != 1)
    {
        if(badSet.count(s)) ans--;
        else ans++;
    }
    return memo[num] = ans;
}

int main()
{
//    freopen("data.in", "r", stdin);
    calc_prim();
    int n, m, G, cur, sum;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        scanf("%d", &a[i]);
    }
    for(int i = 0; i < m; i++)
    {
        scanf("%d", &bad[i]);
        badSet.insert(bad[i]);
    }
    G = a[0];
    sum = 0;
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        int number = a[i];
        sum += F(number);
        G = __gcd(number, G);
        gtf[i] = F(G);
    }

    cur = 0;//the F() of gcd been cut before
    for(int i = n-1; i >= 0; i--)
    {
        if(gtf[i] + cur < 0)//!!!
        {
            sum -= (gtf[i] + cur)*(i+1);//!!!
            cur += (gtf[i] + cur)/(-1);
        }
    }
    printf("%d\n", sum);
    return 0;
}



资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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