Co-prime

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Problem Description
Given a number N, you are asked to count the number of integers between A and B inclusive which are relatively prime to N.
Two integers are said to be co-prime or relatively prime if they have no common positive divisors other than 1 or, equivalently, if their greatest common divisor is 1. The number 1 is relatively prime to every integer.
 

Input
The first line on input contains T (0 < T <= 100) the number of test cases, each of the next T lines contains three integers A, B, N where (1 <= A <= B <= 10 15) and (1 <=N <= 10 9).
 

Output
For each test case, print the number of integers between A and B inclusive which are relatively prime to N. Follow the output format below.
 

Sample Input
  
2 1 10 2 3 15 5
 

Sample Output
  
Case #1: 5 Case #2: 10
Hint
In the first test case, the five integers in range [1,10] which are relatively prime to 2 are {1,3,5,7,9}.

本题是求[a,b]中与n互质的数的个数,可以转换成求[1,b]中与n互质的数个数减去[1,a-1]与n互质的数的个数。同时结合二进制;

如 2 3 5 7有 2^4-1 种表示;假设0 0 0 1 说明出现了7;类推此题;


代码:

#include<cstdio>  
#include<algorithm>
using namespace std; 
#define ll long long 
ll p[1000000];  
ll sovle(ll num,int m)  
{  
    ll ans=0,tmp,i,j,flag;  //ans为不是素因子的倍数的数量; 
    for(i=1;i<(ll)(1<<m);i++)  //选数; 
    {  
        tmp=1;//记录选中数字的乘积 
flag=0;  //选中数的数量; 
        for(j=0;j<m;j++)   
            if(i&((ll)(1<<j)))//检测第j个数有没有被选中; 
                {
flag++;
tmp*=p[j];
}
        if(flag&1)//flag%2==1;表示奇数 
            ans+=num/tmp;  
        else  
            ans-=num/tmp;  
    }  
    return ans;  

int main()  
{  
    int T,t=0,m;  
    ll n,a,b,i,k;  
    scanf("%d",&T);  
    while(T--)  
    {  
        scanf("%lld%lld%lld",&a,&b,&n);  
        m=0;  
        for(i=2;i*i<=n;i++) //分解素因子; 
            if(n&&n%i==0)  
            {  
             p[m++]=i;  
             while(n&&n%i==0)  
                    n/=i;  
            }                
        if(n>1)  
            p[m++]=n;  
            k=b-sovle(b,m)-(a-sovle(a-1,m))+1;
        printf("Case #%d: %lld\n",++t,k);  
    }  
    return 0;  

 



先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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