BZOJ5323 [Jxoi2018]游戏 【数论/数学】

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BZOJ5323

题解

有一些数是不能被别的数筛掉的
这些数出现最晚的位置就是该排列的\(t(p)\)
所以我们只需找出所有这些数,线性筛一下即可,设有\(m\)
然后枚举最后的位置
\[ans = \sum\limits_{i = m}^{n} m!(n - m)!{i - 1 \choose m - 1}i\]

复杂度\(O(n)\)

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int maxn = 10000005,P = 1000000007;
int p[maxn],isn[maxn],pi,L,R,len;
int fac[maxn],fv[maxn],inv[maxn];
void pre(){
    fac[0] = fac[1] = inv[0] = inv[1] = fv[0] = fv[1] = 1;
    for (register int i = 2; i <= len; i++){
        fac[i] = 1ll * fac[i - 1] * i % P;
        inv[i] = 1ll * (P - P / i) * inv[P % i] % P;
        fv[i] = 1ll * fv[i - 1] * inv[i] % P;
    }
}
void init(){
    for (register int i = 2; i <= R; i++){
        if (!isn[i]) p[++pi] = i;
        for (register int j = 1; j <= pi && i * p[j] <= R; j++){
            isn[i * p[j]] = p[j];
            if (i % p[j] == 0) break;
        }
        
    }
}
int main(){
    scanf("%d%d",&L,&R); len = R - L + 1;
    pre();
    int cnt = 0;
    if (L == 1) cnt = 1;
    else{
        init();
        for (register int i = L; i <= R; i++){
            if (!isn[i] || i / isn[i] < L)
                cnt++;
        }
    }
    int ans = 0;
    for (register int i = cnt; i <= len; i++){
        ans = (ans + 1ll * fac[i - 1] % P * fv[i - cnt] % P * i % P) % P;
    }
    ans = 1ll * ans * cnt % P * fac[len - cnt] % P;
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Mychael/p/9082269.html

(1)普通用户端(Web 交互平台) 热门话题总览: 实时榜单:展示 "热搜榜 TOP50"(每 10 分钟更新),包含话题名称、热度值、上升速度、持续时间,支持按 "社会 / 娱乐 / 科技" 等类别筛选。 话题卡片:每个话题以卡片形式展示核心信息,悬停显示 "相关话题、参与人数、情感倾向分布",点击进入详情页。 基础可视化浏览: 趋势图表:热门话题的 "热度随时间变化折线图"(支持选择 1 小时 / 24 小时 / 7 天时间范围)、"情感占比饼图"。 互动数据:展示话题相关微博的 "转发 / 评论 / 点赞总量对比" 柱状图,突出 "高互动量节点"(如某明星发布相关微博的时间点)。 (2)媒体工作者端(Web 平台) 深度分析功能: 多维度筛选:支持按 "时间范围、用户粉丝量、地域分布" 筛选话题数据,生成 "不同时段情感变化"、"各省市讨论热度" 等细分图表。 话题关联分析:展示 "核心话题与相关子话题的关联网络"(力导向图),标注 "关联强度"(线条粗细)和 "互动量占比"。 报告导出功能: 图表导出:支持将可视化图表导出为 "PNG(高清)/SVG(矢量)/PDF" 格式,保留数据来源标注(如 "数据采集时间:2024-10-01")。 分析简报:自动生成包含 "话题概述、核心发现、数据图表" 的简报文档(Word/PDF),支持添加自定义分析结论。 (3)数据分析人员端(Web+Jupyter) 高级分析工具: 自定义分析:通过 Jupyter Notebook 集成的 Python 分析环境(预装 pandas/matplotlib/seaborn),编写脚本处理原始数据,支持调用系统 API 获取指定话题数据。 模型参数调整:对情感分析模型、话题聚类算法进行参数优化(如调整 LDA 模型的主题数量),测试不同参数对分析结果的影响。
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