gcd-洛谷P2398 GCD SUM

本文介绍了一道洛谷上的有趣算法题,并详细解释了如何通过计算包含特定最大公约数(GCD)的数对数量来解决问题。利用数学性质,文章给出了一个高效的算法实现方案。

https://www.luogu.org/problem/show?pid=2398
很有意思的题目;
这种题特别好;
代码不长,思路不浅;
题解细细看能看懂;
AC之后有所收获;


我们设f[i]表示gcd为i的对数;
那么对答案的贡献就是f[i]*i;
怎么求f[i]呢;
我们看
包含i的因子的数是不是有(n/i)个;
那显然包含i因子的两个数 的gcd一定包含i;
换句话说,那个gcd一定是i的倍数;
所以
f[i]=(n/i)*(n/i)-f[i*2]-f[i*3]-f[i*4]….

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstring>
#define Ll long long
using namespace std;
Ll n;
Ll f[100001],ans;
int main()
{
    scanf("%lld",&n);
    for(int i=n;i;i--){
        f[i]=(n/i)*(n/i);
        for(int j=2;i*j<=n;j++)f[i]-=f[j*i];
        ans+=f[i]*i;
    }
    printf("%lld",ans);
}
<think>好的,我现在需要帮助用户配置或使用GCD-DDPM环境。首先,我得先了解GCD-DDPM是什么。根据用户提供的引用[3],DDPM是去噪扩散概率模型,包括加噪和去噪过程。GCD-DDPM可能是某种结合了分类任务(比如广义类别发现,GCD)的DDPM变体。不过用户提供的引用中没有直接提到GCD-DDPM,所以可能需要结合一般DDPM的配置步骤和用户提到的引用内容来推断。 接下来,用户需要配置教程。通常,配置深度学习模型环境需要以下步骤:安装Python、PyTorch、依赖库,克隆代码库,准备数据集,调整超参数,进行训练或推理。根据引用[3],DDPM涉及加噪和去噪过程,可能需要特定的扩散模型库,如denoising-diffusion-pytorch。 用户提供的引用[1]是关于makefile的,可能与编译有关,但可能不直接相关;引用[2]提到Java的Runtime类,可能也不太相关。因此,主要关注引用[3]中的DDPM流程。 可能的步骤包括: 1. 安装Python和PyTorch。 2. 安装扩散模型相关的库。 3. 获取GCD-DDPM的代码(GitHub仓库?)。 4. 安装依赖项(requirements.txt)。 5. 准备数据集,可能需要在配置文件中指定路径。 6. 调整超参数,如训练轮数、噪声步数等。 7. 运行训练脚本。 需要注意,如果用户的环境有GPU,需要安装CUDA版本的PyTorch。另外,数据集可能需要特定的格式,用户需要按照文档准备。可能还需要注意文件路径的设置,避免错误。 需要检查是否有官方文档或GitHub仓库提供具体的配置说明。假设用户没有提供具体的代码库,可能需要给出通用的步骤,并建议用户参考具体项目的README。 可能的问题:用户可能遇到依赖冲突、CUDA版本不匹配、数据集路径错误等问题。应在回答中提醒常见问题及解决方法,例如创建虚拟环境,检查CUDA版本等。 总结回答结构: 1. 环境准备:Python、PyTorch、CUDA。 2. 获取代码和依赖。 3. 数据集配置。 4. 参数调整。 5. 运行示例。 6. 常见问题。 需要确保所有命令正确,比如pip安装正确的包。引用[3]提到的加噪和去噪过程可能在代码中有具体的实现,需指导用户查看相关部分的代码或配置文件。</think>### GCD-DDPM 环境配置与使用指南 GCD-DDPM(广义类别发现的去噪扩散概率模型)结合了扩散模型和分类任务,其配置步骤如下: --- #### **1. 环境准备** - **Python 环境**:推荐使用 Python 3.8+,并通过虚拟环境隔离依赖: ```bash conda create -n gcd_ddpm python=3.8 conda activate gcd_ddpm ``` - **PyTorch 安装**:根据 CUDA 版本安装对应 PyTorch(需 GPU 支持)[^3]: ```bash # CUDA 11.3 示例 pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` - **依赖库安装**: ```bash pip install denoising-diffusion-pytorch numpy tqdm matplotlib ``` --- #### **2. 获取代码与依赖** - 克隆 GCD-DDPM 代码库(假设仓库地址为 `github.com/example/gcd-ddpm`): ```bash git clone https://github.com/example/gcd-ddpm.git cd gcd-ddpm pip install -r requirements.txt ``` --- #### **3. 数据集配置** - **数据集路径**:在配置文件中指定数据集路径(如 `configs/dataset.yaml`): ```yaml data_root: ./datasets/cifar10 batch_size: 64 ``` - **支持的数据格式**:确保数据集为图像文件夹结构,例如: ``` datasets/cifar10/train/class1/img1.png datasets/cifar10/test/class2/img2.png ``` --- #### **4. 调整超参数** 修改训练脚本或配置文件(如 `configs/train.yaml`): ```yaml num_timesteps: 1000 # 加噪/去噪步数 learning_rate: 1e-4 epochs: 100 ``` --- #### **5. 运行训练与推理** - **训练模型**: ```bash python train.py --config configs/train.yaml ``` - **生成图像**: ```bash python generate.py --checkpoint ./checkpoints/model.pth --num_samples 10 ``` --- #### **6. 常见问题** 1. **CUDA 版本不匹配** 检查 PyTorch 和 CUDA 版本是否兼容,使用 `nvidia-smi` 查看 CUDA 版本。 2. **依赖冲突** 建议使用虚拟环境,或通过 `pip freeze > requirements.txt` 导出依赖。 3. **数据集加载失败** 确保 `data_root` 路径正确,且图像格式为 PNG/JPG。 ---
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