poj2917

思路:因为1/x + 1/y = 1/n,则x+y / xy = 1/n,令x = n+a, y = n+b(x,y必定大于n),则等式可以化成a*b = n^2;因为a,b都是整数,所以a,b必定是n^2的约数,找出n^2的所有约数,即可找出所有满足题意的解。由于要满足x <= y所以只需找出a <= b的解的个数即可,设约数个数为num,则答案为(num+1)/2。那么如何找出n^2的约数个数呢?因为n <= 10^9,则n^2是一个很大的数,在时间和空间上都不允许直接操作,考虑到任何整数n都可以表示为 n = p1^e1*p2^e2*..pn^en,其中p1,p2..,pn都为素数,并且n的约数个数为 (1+e1)*(1+e2)*...(1+en);所以n^2 = (p1^e1*p2^e2...pn^en)^2 = p1^2e1*p2^2e2...*pn^2en,故其约数个数为(1+2e1)*(1+2e2)*...(1+2en);所以只需求出n的约数个数即可,每次求出ek(k=1,2,3,4..)的时候,将结果乘上2即可。同时,要找10^9以内的素数,范围比较大,其实只需求出sqrt(10^9)以内的素数即可,因为大于sqrt(10^9)的素数必定是以自己单独存在的,也就是说,若该素数为pk,则ek必定等于1.(pk^2>10^9,已经比n大了)。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>

#define MAX 40005

int prime[MAX];
int vis[MAX];
int idx;


void findPrime()
{
  int i,j;
  memset(vis,0,sizeof(vis));
  idx=0;
  for(i=2;i<=200;i++)
  {
    if(!vis[i])
    {
      for(j=i*i;j<=40000;j+=i)
      {
        vis[j]=1;                        
      }           
    }                   
  }
  for(i=2;i<=40005;i++)
  {
    if(!vis[i])
    {
      prime[idx++]=i;           
    }                     
  }
}

int cal(int n)
{
  int ret=1;
  int i,time;
  for(i=0;i<idx&&prime[i]<=n;i++)
  {
     time=0;
     while(n%prime[i]==0)
     {
       n/=prime[i];
       time++;                    
     }        
     ret*=(1+time*2);             
  }    
  if(n>1)
    ret*=3;
  return ret;
}

int main()
{
  int Case;
  int ca,n,ans;
  findPrime();
  scanf("%d",&Case);
  for(ca=1;ca<=Case;ca++)
  {
    scanf("%d",&n);
    ans=cal(n);
    printf("Scenario #%d:\n",ca);
    printf("%d\n\n",(ans+1)/2);           
  }
  return 0;
}

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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