省选专练NOI2010能量采集

本文深入探讨了莫比乌斯反演算法的实现原理及应用,通过具体代码展示了如何利用该算法解决数学问题,包括预处理质数、欧拉函数计算以及最终的公式推导。

莫比乌斯反演。

2*sigma T [n/T]*[m/T]*phi(T)-m*n;

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
using namespace std;
typedef int INT;
#define int long long 
const int N=1e6;
int cnt=0;
int vis[N]={0};
int prim[N]={0};
int phi[N]={0};
void pre(){
	phi[1]=1;
	for(int i=2;i<=1e5;i++){
		if(!vis[i]){
			cnt++;
			prim[cnt]=i;
			phi[i]=i-1;
		}
		for(int j=1;j<=cnt&&i*prim[j]<=1e5;j++){
			vis[i*prim[j]]=1;
			if(i%prim[j]==0){
				phi[i*prim[j]]=phi[i]*prim[j];
				break;
			}
			phi[i*prim[j]]=phi[i]*phi[prim[j]];
		}
	}
}
int n,m;
int ans=0;
INT	 main(){
	pre();
	cin>>n>>m;
	for(int i=1;i<=min(n,m);i++){
		ans+=(n/i)*(m/i)*phi[i];
	}
	cout<<2*ans-n*m<<endl;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Leo-JAM/p/10079297.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训数据没有给定...
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