BZOJ2190 SDOI2008 仪仗队

本文详细解析了一道数学竞赛题,利用欧拉函数计算特定范围内互质数对的数量。通过线性求欧拉函数的方法,给出了完整的代码实现,并特别处理了边界条件。

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这题目一看数学色彩就很浓

通过观察图(这个。。)我们就可以发现,如果按对角线剖分的话,两边可以看到的学生数都恰好是1~n-1范围内的互质数对数,即sigma(phi(i))

phi就是欧拉函数,关于线性求欧拉函数可以点这里:

http://blog.youkuaiyun.com/ji414341055/article/details/5771066

那么这题就基本已经解决了,答案就是1~n-1的欧拉函数和*2-1,需要注意的还有两个地方:开unsigned long long和特判n<2的情况

Code:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#define ll long long
#define ull unsigned long long

using namespace std;

bool f[40001];
ull p[40001];
ull ans[40001];

int main(){
	int n,tot=0;
	cin >>n;
	if (n<=1){
		cout <<0 <<endl;
		return 0;
	}
	memset(f,false,sizeof(f));
	f[1]=true;
	for (int i=2;i<=n;i++){
		if (!f[i]){
			p[++tot]=i;
			ans[i]=i-1;
		}
		for (int j=1;(j<=tot)&&(i*p[j]<=n);j++){
			f[i*p[j]]=true;
			if (i%p[j]==0){
					ans[i*p[j]]=ans[i]*p[j];
					break;
			}
			else{
				ans[i*p[j]]=ans[i]*(p[j]-1);
			}
		}
	}
	long long pr=2;
	for (int i=2;i<=n-1;i++) pr+=ans[i];
	cout <<pr*2-1 <<endl;
	return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/JS-Shining/archive/2012/06/05/2537414.html

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
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