BZOJ3309 DZY Loves Math(莫比乌斯反演+线性筛)

本文深入探讨了莫比乌斯反演算法的原理与应用,通过具体实例讲解了如何利用该算法求解复杂数学问题。文章详细介绍了算法的实现过程,包括线性筛法的应用,并提供了完整的代码示例。

  一通正常的莫比乌斯反演后,我们只需要求出g(n)=Σf(d)*μ(n/d)的前缀和就好了。

  考虑怎么求g(n)。当然是打表啊。设n=∏piai,n/d=∏pibi 。显然若存在bi>1则这个d没有贡献。考虑bi为0和1两种情况。如果只看ai最小的质因子的选取情况,会发现大部分情况下其是0还是1,对f的取值是没有影响的,但会使μ取反,于是就抵消为0。而特殊情况即为所有ai均相同,此时若所有bi都取1会使f减少。与一般情况比较可以得到此时g(n)=(-1)质因子个数+1

  然后就可以线性筛了。记录一下n去掉最小质因子后的数及最小质因子的幂次就可以了。

#include<iostream> 
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int read()
{
    int x=0,f=1;char c=getchar();
    while (c<'0'||c>'9') {if (c=='-') f=-1;c=getchar();}
    while (c>='0'&&c<='9') x=(x<<1)+(x<<3)+(c^48),c=getchar();
    return x*f;
}
#define N 10000010
int T,prime[N],f[N],p[N],c[N],v[N],cnt=0;
bool flag[N];
int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("bzoj3309.in","r",stdin);
    freopen("bzoj3309.out","w",stdout);
    const char LL[]="%I64d\n";
#else
    const char LL[]="%lld\n";
#endif
    T=read();
    flag[1]=1;p[1]=1;c[1]=0;f[1]=0;
    for (int i=2;i<=N-10;i++)
    {
        if (!flag[i]) prime[++cnt]=i,p[i]=1,c[i]=1,f[i]=1;
        for (int j=1;j<=cnt&&prime[j]*i<=N-10;j++)
        {
            int t=prime[j]*i;
            flag[t]=1;
            if (i%prime[j]==0)
            {
                p[t]=p[i];
                c[t]=c[i]+1;
                if (c[p[i]]==0) f[t]=1;
                else f[t]=(c[t]==c[p[i]]?-f[p[i]]:0);
                break;
            }
            p[t]=i;
            c[t]=1;
            if (c[i]==0) f[t]=1;
            else f[t]=(c[i]==1?-f[i]:0);
        }
    }
    for (int i=1;i<=N-10;i++) f[i]+=f[i-1];
    while (T--)
    {
        int n=read(),m=read();
        long long ans=0;
        for (int i=1;i<=min(n,m);i++)
        {
            int t=min(n/(n/i),m/(m/i));
            ans+=1ll*(f[t]-f[i-1])*(n/i)*(m/i);
            i=t;
        }
        printf(LL,ans);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Gloid/p/9683589.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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