小w的a=b问题(欧拉筛或者hash做法)

博客介绍了判断答案的两种做法。做法一是将每个阶乘分解,用sum数组保存乘数出现次数,利用欧拉筛分解质因数,从后往前遍历分解合数,使sum数组只保存质数个数;做法二是用hash预处理阶乘,相乘后比较大小,该做法较依赖质数选取。

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题意:不解释了。。。

做法一:先将每个阶乘分解,用一个sum数组保存每个乘数出现的次数(先统计每个阶乘出现的次数,再从后面往前使用前缀和)。对于每个合数将其分解质因数,最后只要比较sum数组每个数出现的个数是否相等就能判断答案了。

  • 分解质因数这里用到了欧拉筛,欧拉筛每次会用两个数将一个合数筛掉,一个是这个合数的最小质数,另一个数不确定。
  • 这时候我们开一个结构体保存这两个数,这两个数就是这个合数分解出来的数。
  • 因为另一个数不知道他到底是质数还是合数,所以必须从后往前遍历(从前往后的话就会造成一些合数又分解出了新的合数,会导致分解不干净)。
  • 遍历到的这个数如果是合数,那么就将这个合数分解。
  • 具体操作就是,sum这个合数置为0,而他分解的两个数的sum加上这个数的值。
  • 这样扫一遍就能把每个合数分解干净了,这个时候sum数组就只保存了质数的个数。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define  reg register
const int maxn = 1e5+100;
int prime[maxn];
int visit[maxn];
struct node{
	int x,y;
}pre[maxn];//保存每个合数能分解的两个数 
inline void Prime(){
    memset(visit,0,sizeof(visit));
    memset(prime,0,sizeof(prime));
    for (reg int i = 2;i <= 100010; ++i) {
        if (!visit[i]) {
            prime[++prime[0]] = i; 
        }
        for (int j = 1; j <=prime[0] && i*prime[j] <= maxn; j++) {
            visit[i*prime[j]] = 1;
            pre[i*prime[j]].x=i;//另一个数可能是合数,可能是质数 
            pre[i*prime[j]].y=prime[j];//这个合数的最小质数 
            if (i % prime[j] == 0) {
                break;
            }
        }
    }
}
typedef long long ll;
ll sum1[maxn],sum2[maxn];
int main()
{
	Prime();
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--){
		int n,m,x,mx=0;
		scanf("%d%d",&n,&m);
		for(reg int i=1;i<=n;++i){
			scanf("%d",&x);
			mx=max(mx,x);//保存阶乘最大值 
			sum1[x]++;//统计每个阶乘出现的次数 
		}
		for(reg int i=1;i<=m;++i){
			scanf("%d",&x);
			mx=max(mx,x);
			sum2[x]++;
		} 
		for(reg int i=mx;i>=1;--i){//将阶乘展开 
			sum1[i]+=sum1[i+1];
			sum2[i]+=sum2[i+1];
		} 
		for(reg int i=mx;i>=1;--i){
			if(visit[i]){//如果是合数 
				sum1[pre[i].x]+=sum1[i];//进行分解 
				sum1[pre[i].y]+=sum1[i];
				sum1[i]=0;
				sum2[pre[i].x]+=sum2[i];
				sum2[pre[i].y]+=sum2[i];
				sum2[i]=0;
			}
		} 
		int flag=1;
		for(reg int i=2;i<=mx&&flag;++i){
			if(sum1[i]!=sum2[i]) flag=0;//比较每个数出现的次数是否相等 
		}
		for(int i=1;i<=mx;i++) sum1[i]=sum2[i]=0;
		puts(flag?"equal":"unequal");
	}
 } 

 

 

做法二:用hash将每个阶乘预处理出来,然后相乘再比较大小。一脸懵逼,感觉这种做法非常玄学,最重要的是要找好质数,如果质数没找好就会wa,质数找好了就能AC,能不能过全看命呀orz。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 1e5 + 7;
ll mod[6] = {0, 1000000000+7, 1000000+7, 100000000+7, 20000000+7, 10000000+7};
ll pre[N][6], a[N], b[N];
void init(){
	for(int i = 1; i <= 5; ++i){
		pre[0][i] = 1;
		for(int j = 1; j <= N - 7; ++j)
			pre[j][i] = pre[j - 1][i] * j % mod[i];
	}
}
int main()
{
	init();
	int T;
	scanf("%d", &T);
	while(T--){
		int n, m;
		scanf("%d%d", &n, &m);
		for(int i = 1; i <= n; ++i)
			scanf("%d", &a[i]);
		for(int i = 1; i <= m; ++i)
			scanf("%d", &b[i]);
		int flag = 1;
		for(int i = 1; i <= 5 && flag; ++i){
			ll tmp1 = 1, tmp2 = 1;
			for(int j = 1; j <= n; ++j)
				tmp1 = pre[a[j]][i] * tmp1 % mod[i];
			for(int j = 1; j <= m; ++j)
				tmp2 = pre[b[j]][i] * tmp2 % mod[i];
			if(tmp1 != tmp2)
				flag = 0; 
		}
		puts(flag ? "equal" : "unequal");
	}
}

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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