【洛谷】P4167 [Violet]樱花

本文分析了求解方程1/x + 1/y = 1/(n!)中x,y为正整数的解的数量问题。通过数学变换将原方程简化,并利用质因数分解的方法计算解的数量。代码使用C++实现,包括预处理质数和解的计算。

题面

又懒得弄题面,开个传送门吧

分析

我们先把方程写出来

1 x + 1 y = 1 n ! \frac {1}{x}+\frac {1}{y}=\frac {1}{n!} x1+y1=n!1

现在我们知道的条件是x,y都是正整数, 所以我们考虑单独通过式子的变换将x,y表示出来,表示出来的式子算出来也一定是个整数

1 x + 1 y = 1 n ! \frac {1}{x}+\frac {1}{y}=\frac {1}{n!} x1+y1=n!1

1 x = 1 n ! − 1 y \frac {1}{x}=\frac {1}{n!}-\frac{1}{y} x1=n!1y1

1 x = y − n ! n ! × y \frac {1}{x}=\frac {y-n!}{n!\times y} x1=n!×yyn!

x = n ! × y y − n ! x=\frac {n!\times y}{y-n!} x=yn!n!×y

那么 n ! × y y − n ! \frac {n!\times y}{y-n!} yn!n!×y一定是一个整数

分母不太好看,不利于观察,所以假设 a = y − n ! a=y-n! a=yn!,那么 y = a + n ! y=a+n! y=a+n!

那么原方程可以化简为

x = n ! × ( a + n ! ) a = n ! × a + n ! × n ! a = n ! + n ! × n ! a x=\frac {n!\times (a+n!)}{a}=\frac {n!\times a+n!\times n!}{a}=n!+\frac {n!\times n!}{a} x=an!×(a+n!)=an!×a+n!×n!=n!+an!×n!

所以,如果 a a a n ! × n ! n!\times n! n!×n!的约数,根据 y = a + n ! y=a+n! y=a+n! x = n ! + n ! × n ! a x=n!+\frac {n!\times n!}{a} x=n!+an!×n!可以知道x,y都是正整数

所以 n ! × n ! n!\times n! n!×n!有多少个约数就有多少组解,直接分解质因数然后乘法原理计算就好了

Code

#include<cstdio>
int n,p[1000005],unp[1000005],mn[1000005],mp[1000005];
void prework()
{
    unp[1]=1;
    for(int i=2;i<=1000000;i++)
    {
        if(!unp[i])p[++p[0]]=i,mn[i]=p[0];
        for(int j=1;1ll*p[j]*i<=1000000;j++)
        {
            unp[p[j]*i]=1;mn[p[j]*i]=j;
            if(i%p[j]==0)break;
        }
    }
}
int main()
{
    prework();scanf("%d",&n);
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        int x=i;
        while(x>1)mp[p[mn[x]]]++,x/=p[mn[x]];
    }
    int ans=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)ans=1ll*ans*(mp[i]*2+1)%1000000007;
    printf("%d\n",ans);
}
混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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