51nod 1040 最大公约数之和

本文详细解析了求解1至N各数与N的最大公约数之和的问题,通过枚举因子与欧拉函数计算,提供了一个高效算法实现。以n=15为例,展示了如何快速计算其最大公约数总和。

 

1040 最大公约数之和

  1. 1 秒
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  3. 131,072 KB
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  5. 80 分
  6.  
  7. 5 级题

给出一个n,求1-n这n个数,同n的最大公约数的和。比如:n = 6

1,2,3,4,5,6 同6的最大公约数分别为1,2,3,2,1,6,加在一起 = 15

 收起

输入

1个数N(N <= 10^9)

输出

公约数之和

输入样例

6

输出样例

15

题目很简单,我们可以知道一个数的gcd一定是这个数的因子,现在我们来观察,比如15

1,2,4,7,8,11,13,14 这几个数和15的gcd都是1

3,6,9,12 这几个数和15的gcd都是3

5,10 这几个数和15的gcd都是5

15 这个数和15的gcd都是15

所以gcd之和是1 * 8 + 3 * 4 + 2 * 5 + 1 * 15 = 45

我们可以枚举因子i,那么gcd(x,n) = i ,假如gcd(i,n) = x有y个,那么i这个因子所做的贡献和就是y * i

又∵gcd(i,n) = x ∴gcd(n / i,x / i) = 1  因为x是n的约数,也是i的倍数,那么问题现在就转变成,枚举i,来求1到n / i中与n / i 互质的数有多少个,用欧拉函数算即可 (突然发现自己一直保存的phi的模板出锅了,我把res写成x了,找了一万年的错误)

#include <bits/stdc++.h>
#include <time.h>
#define first fi
#define second se


using namespace std;

typedef long long ll;
typedef double db;
int xx[4] = {1,-1,0,0};
int yy[4] = {0,0,1,-1};
const double eps = 1e-9;
typedef pair<int,int>  P;
const int maxn = 600  ;
const ll mod = 1e9 + 7;
inline int sign(db a) {
    return a < -eps ? -1 : a > eps;
}
inline int cmp(db a,db b) {
    return sign(a - b);
}
ll mul(ll a,ll b,ll c) { ll res = 1; while(b) {  if(b & 1) res *= a,res %= c;  a *= a,a %= c,b >>= 1;  }  return res;}
ll phi(ll x) {  ll res = x;  for(ll i = 2; i * i <= x; i++) { if(x % i == 0) res = res / i * (i - 1);   while(x % i == 0) x /= i;   }  if(x > 1) res = res / x  * (x - 1);    return res;}
ll c,n,k;
int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    while(cin >> n) {
        ll ans = 0;
        for(ll i = 1; i * i <= n; i++) {
            if(n % i == 0) {
                ans +=  i  * phi(n / i) ;
                if(i != n / i)
                    ans += (n / i) * phi(i);
            }
        }
        cout << ans << endl;
    }
    //cout << "time: " << (long long)clock() * 1000 / CLOCKS_PER_SEC << " ms" << endl;
    return 0;
}


 

 

题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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