UVA12716 GCD XOR解题报告

本文介绍了一种结合数论与位运算解决特定二元组计数问题的方法,通过预处理和枚举策略,实现了O(Nlog(N))的时间复杂度。详细解析了算法步骤与核心代码实现。

题目链接:这里~~

题目描述:输入数据组数t,接下来t行每行给定一个数字n,如样例所示格式输出满足1<=b<=a<=n且gcd(a,b)==a xor b的(a,b)二元组个数。

输入样例#1: 

2
7
20000000
输出样例: 
Case 1: 4
Case 2: 34866117

解题思路:

首先需要知道三个性质:

1.A^B=C , 则 A^C=B , B^C=A.

2.(A^B)^C=A^(B^C)

3.若A>=B, 则A-B<=A^B

然后观察题目条件:

等式1:GCD(A,B)=A^B=GCD(B,A-B)= C (假设一个C)

设A>=B , A=k1*C , B=k2*C. 则 A-B=(K1-K2)*C

当A=B ,等式1显然不成立,除非A=0.所以K1!=K2

因为K1-K2>=1,所以A-B>=C, 又因为上面的性质为A-B<=A^B=C.

即A-B=C

则GCD(B,C)=C.

我们只需要枚举C的倍数(B)就行了。

满足了GCD(A,B)=C的限制条件,发现我们还没有用A^B=C的限制条件.

所以我们在枚举B的时候,对于满足(B+C)^B=C的更新答案即可。

当然A不能大于N,所以B+C<=N。

因为T可能很多,可以发现实际上答案是可以预处理的且具有前缀和的性质。

时间复杂度:O(Nlog(N)).

分析:

对于N是枚举C.

log(n)是枚举C的倍数,每个数的倍数在N的范围内不超过N/C个,

对于所有的数则是(N/1+N/2+N/3+...+N/N),时间复杂度为调和级数,

所以总时间复杂度为N log(N).

代码:

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long 
#define R register
using namespace std;
const int N=3e7+5;
int t,n;
ll ans[N];
inline void find()
{
    for(R int i=1;i<=30000000;++i)//枚举c
    for(R int j=i*2;(i+j)<=30000000;j+=i)
    if((i+j)==(i^j))++ans[i+j];
    for(R int i=1;i<=30000000;++i)
    ans[i]+=ans[i-1];
}
int main(){
    scanf("%d",&t);
    find();
    for(R int k=1;k<=t;k++)
    {
        scanf("%d",&n);
        printf("Case %d: %lld\n",k,ans[n]);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sky-zxz/p/9862385.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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