P6060 [加油武汉]传染病研究:数论,线性筛素数。

本文分享了洛谷月赛中一项难题的解决思路,通过理解并实现线性求多项式的算法,详细解释了如何从暴力解法提升到高效算法。文章包括了参考代码和关键步骤解析。

洛谷月赛的题目,不会做,只会打20分的baoli,看了题解也没弄明白怎么线性求多项式的,lypAC啦后,抄了他的代码,才明白。

还是不会用markdown写公式,只好手写啦。参考代码:我抄的啦!

//copy form lyp
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int MaAXN = 1e7 + 1;
const int mod = 998244353;

bool isnp[MAXN];
int p[MAXN],pcnt=0;
int pre[MAXN];//记录其没有最后一个因子的的数。 

int b[MAXN][9+1];//分解后因数的系数多项式的积,分解的因数前面的大于后面的。 

void sieve(int n) {
	isnp[0]=isnp[1]=1;
	b[1][0]=1;
	for(int i=2; i<=n; ++i) {
		if(!isnp[i]) {
			p[++pcnt]=i;
			b[i][0]=1;
			b[i][1]=1;
			pre[i]=1;
		}
		for(int j=1; j<=pcnt; ++j) {
			if((ll)i*p[j]>n) break;
			int now = i*p[j];
			isnp[now]=1;
			if(i%p[j]) {// (1+a1)(1+a2)*...*(1+aj) //增加了 ai且aj=1;
				pre[now] = i;
				for(int k=0; k<=8; ++k) b[now][k]=b[i][k];
				for(int k=0; k<8; ++k) b[now][k+1]+= b[i][k];
				
			} else {//(1+a1)(1+a2)*...*(1+aj+1) //aj增加了1 
				pre[now] = pre[i];
				for(int k=0; k<=8; ++k) b[now][k] = b[i][k];
				for(int k=0; k<8; ++k) b[now][k+1]+=b[pre[i]][k];
				break;
			}
		}
	}

	for(int i=1; i<=n; ++i)
		for(int j=0; j<=8; ++j)
			b[i][j]=(b[i][j]+b[i-1][j])%mod;
}

int pwd[9];

int main(void) {
	sieve(1e7);
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--) {
		int n,d;
		scanf("%d%d",&n,&d);
		pwd[0]=1;
		for(int i=1; i<=8; ++i)
			pwd[i] = (ll)pwd[i-1]*d %mod;

		int ans=0;
		for(int i=0; i<=8; ++i)
			ans=((ll)ans+(ll)b[n][i]*pwd[i]) %mod;
		printf("%d\n",ans);
	}
	return 0;
}

 

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究
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