HDU6053 TrickGCD(容斥原理)

本文介绍了一种关于最大公约数的数论问题解决方案,利用莫比乌斯函数进行容斥原理计算,并通过优化算法实现高效求解。文章提供了一个具体的C++实现案例。

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考虑枚举所有数的最大公约数g,那么答案大概张成这个样子

g=2(μ(g))i=1naig

其中的莫比乌斯函数是用来容斥的,不知道的可以先学习一下。
按照式子直接做是 n2 的,肯定不能通过。考虑优化。想到 aig 的最多有 amaxg 个取值,对于所有的g,一共有 O(amaxg=2amaxg)=O(amaxi=1i)=O(amaxlogamax)
所以我们可以枚举g,对于每一个取值,我们可以通过前缀和的形式求出来有x个数可以取这个值v,然后我们用快速幂算出 vx 乘起来就可以算出针对g的答案了,然后加起来就好。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN = 1e5 + 5;
const int MOD = 1e9 + 7;
int p[MAXN], n, a[MAXN], mu[MAXN], cnt, s[MAXN];
bool vis[MAXN];
inline void GET(int&n) {
    static char c; n = 0; do c = getchar(); while('0' > c || c > '9');
    while('0' <= c && c <= '9') { n = n*10 + c - '0'; c = getchar(); }
}
inline void gmax(int&a, int b) { if(a < b) a = b; }
void Sieve() {
    for(int i = 2; i <= 1e5; ++ i) {
        if(!vis[i]) { p[++ cnt] = i; mu[i] = -1; }
        for(int j = 1, d; j <= cnt && (d = i * p[j]) <= 1e5; ++ j) {
            vis[d] = 1;
            if(i % p[j] == 0) { mu[d] = 0; break; }
            else mu[d] = -mu[i];
        }
    }
}
inline int ksm(int a, int k) {
    int res = 1;
    for(; k; k >>= 1, a = 1ll * a * a % MOD)
        if(k & 1) res = 1ll * res * a % MOD;
    return res;
}
int main() {
    Sieve(); int T; scanf("%d", &T);
    for(int Cas = 1; Cas <= T; ++ Cas) {
        memset(s, 0, sizeof s);
        scanf("%d", &n); int mx = 0;
        for(int i = 1; i <= n; ++ i) {
            GET(a[i]); s[a[i]] ++;
            gmax(mx, a[i]);
        }
        for(int i = 1; i <= mx; ++ i)
            s[i] += s[i-1];
        int ans = 0;
        for(int i = 2; i <= mx; ++ i) {
            int res = 1;
            for(int j = 0; j <= mx; j += i) {
                int tmp = s[min(j+i-1, mx)] - (j ? s[j-1] : 0);
                tmp = ksm(j/i, tmp);
                res = 1ll * res * tmp % MOD;
            }
            ans = (1ll * ans + 1ll * res * (-mu[i]) + 1ll * MOD) % MOD;
        }
        printf("Case #%d: %d\n", Cas, ans);
    }
    return 0;
}
当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定式,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模式和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
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