CF990G GCD Counting 点分治+容斥+暴力

本文深入探讨了一种在特定问题中实现从$O(nlogn imes160)$到更高效复杂度的算法优化技巧。通过精细的数据结构设计与数学原理应用,详细解释了如何在大规模数据处理中提升效率,特别关注于数论与图论的结合运用。

只想出来 $O(nlogn\times 160)$ 的复杂度,没想到还能过~

Code: 

#include <cstdio> 
#include <vector>   
#include <algorithm>
#define N 200004
#define ll long long 
#define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin)     
using namespace std;    
int n;               
vector<int>v[N];        
ll answer[N],anss[N];       
int prime[N],is[N],tot; 
int val[N],hd[N],to[N<<1],nex[N<<1],edges;
int size[N],vis[N],mx[N],root,sn;  
int tl,tmp[N],viss[N];   
ll f[N],g[N];         
void add(int u,int v) 
{ 
    nex[++edges]=hd[u],hd[u]=edges,to[edges]=v; 
}  
void init() 
{ 
    int i,j; 
    for(i=2;i<N;++i) 
    {
        if(!is[i]) prime[++tot]=i; 
        for(j=1;j<=tot&&prime[j]*i<N;++j) 
        {
            is[prime[j]*i]=1; 
            if(i%prime[j]==0) break;    
        }
    } 
    for(i=1;i<N;++i)       
        for(j=i;j<N;j+=i)  
            v[j].push_back(i);       
}
void getroot(int u,int ff) 
{ 
    size[u]=1,mx[u]=0; 
    for(int i=hd[u];i;i=nex[i]) 
        if(to[i]!=ff&&!vis[to[i]]) 
            getroot(to[i],u),size[u]+=size[to[i]],mx[u]=max(mx[u],size[to[i]]); 
    mx[u]=max(mx[u],sn-size[u]);    
    if(mx[u]<mx[root]) root=u;       
} 
void dfs(int u,int ff,int num) 
{ 
    num=__gcd(num,val[u]); 
    tmp[++tl]=num;   
    for(int i=hd[u];i;i=nex[i]) 
        if(to[i]!=ff&&!vis[to[i]]) 
            dfs(to[i],u,num); 
}
void calc(int u) 
{  
    int i,j; 
    tl=0;      
    for(i=0;i<v[val[u]].size();++i) ++f[v[val[u]][i]],++anss[v[val[u]][i]];    
    for(i=hd[u];i;i=nex[i]) 
    { 
        if(vis[to[i]]) continue;         
        int re=tl+1;   
        dfs(to[i],u,val[u]);                      
        for(j=re;j<=tl;++j) 
        { 
            int a=tmp[j]; 
            for(int k=0;k<v[a].size();++k) ++g[v[a][k]];    
        }    
        for(j=re;j<=tl;++j) 
        {
            int a=tmp[j];     
            for(int k=0;k<v[a].size();++k) 
                if(!viss[v[a][k]]) 
                {   
                    anss[v[a][k]]+=1ll*f[v[a][k]]*g[v[a][k]],viss[v[a][k]]=1; 
                    f[v[a][k]]+=g[v[a][k]];    
                }
        }  
        for(j=re;j<=tl;++j) 
        {
            int a=tmp[j];      
            for(int k=0;k<v[a].size();++k) 
            {
                viss[v[a][k]]=0,g[v[a][k]]=0;    
            }
        }
    }    
    for(i=0;i<v[val[u]].size();++i) f[v[val[u]][i]]=0; 
    for(i=1;i<=tl;++i)  
    {
        int a=tmp[i]; 
        for(j=0;j<v[a].size();++j)               
            f[v[a][j]]=g[v[a][j]]=viss[v[a][j]]=0;    
    }
 
}
void solve(int u) 
{
    vis[u]=1,calc(u);              
    for(int i=hd[u];i;i=nex[i]) 
        if(!vis[to[i]]) 
            root=0,sn=size[to[i]],getroot(to[i],u),solve(root);         
}
int main() 
{
    init(); 
    int i,j,Mx=0; 
    // setIO("input");     
    scanf("%d",&n); 
    for(i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&val[i]),Mx=max(Mx,val[i]);   
    for(i=1;i<n;++i) 
    {
        int a,b; 
        scanf("%d%d",&a,&b),add(a,b),add(b,a); 
    }
    mx[root=0]=sn=n,getroot(1,0),solve(root);   
    for(i=Mx;i>=1;--i) 
    {
        answer[i]=anss[i];      
        for(j=i+i;j<=Mx;j+=i) answer[i]-=answer[j];                               
    }
    for(i=1;i<=Mx;++i) if(answer[i]) printf("%d %lld\n",i,answer[i]);       
    return 0; 
}

  

演示了为无线无人机电池充电设计的感应电力传输(IPT)系统 Dynamic Wireless Charging for (UAV) using Inductive Coupling 模拟了为无人机(UAV)量身定制的无线电力传输(WPT)系统。该模型演示了直流电到高频交流电的转换,通过磁共振在气隙中无线传输能量,以及整流回直流电用于电池充电。 系统拓扑包括: 输入级:使用IGBT/二极管开关连接到全桥逆变器的直流电压源(12V)。 开关控制:脉冲发生器以85 kHz(周期:1/85000秒)的开关频率运行,这是SAE J2954无线充电标准的标准频率。 耦合级:使用互感和线性变压器块来模拟具有特定耦合系数的发射(Tx)和接收(Rx)线圈。 补偿:包括串联RLC分支,用于模拟谐振补偿网络(将线圈调谐到谐振频率)。 输出级:桥式整流器(基于二极管),用于将高频交流电转换回直流电,以供负载使用。 仪器:使用示波器块进行全面的电压和电流测量,用于分析输入/输出波形和效率。 模拟详细信息: 求解器:离散Tustin/向后Euler(通过powergui)。 采样时间:50e-6秒。 4.主要特点 高频逆变:模拟85 kHz下IGBT的开关瞬态。 磁耦合:模拟无人机着陆垫和机载接收器之间的松耦合行为。 Power GUI集成:用于专用电力系统离散仿真的设置。 波形分析:预配置的范围,用于查看逆变器输出电压、初级/次级电流和整流直流电压。 5.安装与使用 确保您已安装MATLAB和Simulink。 所需工具箱:必须安装Simscape Electrical(以前称为SimPowerSystems)工具箱才能运行sps_lib块。 打开文件并运行模拟。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值