hdu 3923 Invoker

本文详细解析了一个基于Polya模板的算法实现,该算法利用了质数筛选、扩展欧几里得算法、快速幂等技术来解决特定数学问题。文章通过具体的C++代码示例,展示了如何高效地进行计算。

完全是套用polya模版……

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<iomanip>
#include<cmath>
#include<string>
using namespace std;
int
prime[30005],m,mod=1000000007;
bool
f[30005];
__int64
extend(__int64 a,__int64 b,__int64 &x,__int64 &y)
{

    __int64
d;
    if
(b==0)
    {

        x=1;y=0;
        return
a;
    }

    else

    {

        d=extend(b,a%b,x,y);
        __int64
t=x;
        x=y;
        y=t-a/b*y;
    }

    return
d;
}

void
init()
{

    int
i,j;
    m=0;
    for
(i=2;i<=30000;i++)
        if
(f[i]==0)
        {

            prime[m++]=i;
            for
(j=i*i;j<=30000;j+=i)
                f[j]=1;
        }
}

__int64
euler(__int64 n)
{

    __int64
ans=1,i;
    for
(i=0;i<m&&prime[i]*prime[i]<=n;i++)
    {

        if
(n%prime[i]==0)
        {

            ans*=prime[i]-1;
            n/=prime[i];
            while
(n%prime[i]==0)
            {

                ans*=prime[i];
                n/=prime[i];
            }
        }
    }

    if
(n>1) ans*=n-1;
    return
ans%mod;
}

__int64
pows(__int64 a,__int64 b)
{

    __int64
ans=1;
    a=a%mod;
    while
(b)
    {

        if
(b&1) ans=(ans*a)%mod;
        b>>=1;
        a=(a*a)%mod;
    }

    return
ans;
}

int
main()
{

    init();
    int
t,i,j,n,s,k=0;
    __int64
ans;
    cin>>t;
    while
(t--)
    {

        cin>>n>>s;
        ans=0;
        for
(i=1;i<=s;i++)
        {

            if
(s%i==0)
                ans=(ans+pows(n,i)*euler(s/i))%mod;
        }

        if
(s&1)
        {

            ans=(ans+pows(n,(s+1)/2)*s)%mod;
        }

        else

        {

            ans=(ans+pows(n,s/2)*(s/2))%mod;
            ans=(ans+pows(n,s/2+1)*(s/2))%mod;
        }

        __int64
x,y;
        extend(s<<1,mod,x,y);
        x=(x%mod+mod)%mod;
        ans=(ans*x)%mod;
        printf("Case #%d: %d\n",++k,ans);
    }

    return
0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/xin-hua/p/3199065.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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