洛谷P2158 欧拉函数

如何在 VMware Workstation 虚拟机中利用 Nvidia 显卡的硬件加速功能 本文详细介绍了在VMware Workstation虚拟机中配置Nvidia显卡硬件加速的完整流程。重点包括:检查硬件兼容性、安装显卡驱动、编辑VMware配置文件启用PCI直通功能(需修改config.ini文件参数)、为虚拟机分配PCI设备等关键步骤。文章特别强调了配置注意事项,如系统资源需求、BIOS设置要求、驱动兼容性等问题,并建议操作前备份数据。通过此方法可实现虚拟机对Nvidia显卡的直接调用,适用于需要GPU加速的计算场景。 阅读详情
题意:

有一个n×nn\times nn×n的方阵,有一个观察者站在(1,1)(1,1)(1,1),问他能看到多少个除(1,1)(1,1)(1,1)外的点

Solution:

视线是个射线,我们考虑经过远点的某条直线y=kxy=kxy=kx,如果存在一个点(x0,y0)(x_{0},y_{0})(x0​,y0​)在直线上,那么2x0,2y02x_{0},2y_{0}2x0​,2y0​也在直线上,但这是看不到的,于是,对每个斜率kkk,只有满足yx=k\frac{y}{x}=kxy​=k且gcd(x,y)=1gcd(x,y)=1gcd(x,y)=1的点才能被看到,斜率值域是(−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞),于是只需要满足gcd(x,y)=1gcd(x,y)=1gcd(x,y)=1的点都能被(0,0)(0,0)(0,0)的观察者看到(由于(0,y),(x,0)(0,y),(x,0)(0,y),(x,0)斜率特殊,需要特判)

那么在原题,只需要满足gcd(x−1,y−1)=1gcd(x-1,y-1)=1gcd(x−1,y−1)=1的点,就可以被看到,其中x∈[2,n],y∈[2,n]x\in[2,n],y\in[2,n]x∈[2,n],y∈[2,n],即满足x∈[1,n−1],y∈[1,n−1],gcd(x,y)=1x\in[1,n-1],y\in[1,n-1],gcd(x,y)=1x∈[1,n−1],y∈[1,n−1],gcd(x,y)=1的点都能被看到,不妨令x≥yx\geq yx≥y,这就是ϕ(x)\phi(x)ϕ(x),同理x≤yx\leq yx≤y时是phi(y)phi(y)phi(y),需要注意的是,当n≠1n\neq1n=1时,(2,2)(2,2)(2,2)点会被计算两次,需要减去一次,当n=1n=1n=1时,不存在(1,2),(2,1)(1,2),(2,1)(1,2),(2,1),不需要+2

答案即

(2∑i=1n−1ϕ(i))−1+2,n>1 (2\sum_{i=1}^{n-1}\phi(i))-1+2,n>1 (2i=1∑n−1​ϕ(i))−1+2,n>1

0,n=1 0,n=1 0,n=1

// #include<bits/stdc++.h>
#include<iostream>
#include<ctime>
#include<queue>
#include<complex>
#include<cstdio>
#include<bitset>
#include<stack>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<map>
#include<algorithm>
using namespace std;

using ll=long long;
const int N=40005,inf=0x3fffffff;
const long long INF=0x3f3f3f3f3f3f,mod=1e9+7;

int n,cnt,prime[N],phi[N];
bool isprime[N];

void make_prime()
{
	memset(isprime,true,sizeof(isprime));
	phi[1]=1; isprime[0]=isprime[1]=false;
	for(int i=2;i<N;i++)
	{
		if(isprime[i])
		{
			prime[++cnt]=i;
			phi[i]=i-1;
		}
		for(int j=1;j<=cnt&&i*prime[j]<N;j++)
		{
			isprime[i*prime[j]]=false;
			if(i%prime[j]==0)
			{
				phi[i*prime[j]]=prime[j]*phi[i];
				break;
			}
			else phi[i*prime[j]]=phi[i]*(prime[j]-1);
		}
	}
}

int main()
{
	cin>>n;
	make_prime();
	ll ans=0;
	for(int i=1;i<n;i++) ans+=phi[i]<<1;
	cout<<ans+(n!=1);
	return 0;
}
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的田间杂草检测系统(深度学习模型+UI界面+Python代码+训练数据集) 精准农业是现代农业发展的核心方向,其中杂草的实时、准确检测是减少除草剂滥用、实现变量喷施的关键技术瓶颈。本文详细阐述了一套完整的、基于YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法的田间杂草检测系统。系统覆盖从模型对比选型(YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8)、自定义数据集构建与标注、模型训练与优化,到最终构建基于PyQt5/FastAPI/Gradio的可视化UI界面的全流程。本文提供了完整的Python代码、项目结构、训练技巧及公开数据集指引,旨在为农 阅读详情

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