UVa 10179 - Irreducable Basic Fractions

本文介绍了一种使用筛法计算欧拉函数的方法,适用于求解1到n-1中与n互质的数的数量。通过预处理得到一定范围内的所有素数,并利用这些素数来快速计算任意整数n的欧拉函数。

题目:计算一个给定数的欧拉函数(1~n-1中和n互质的数的个数)。

分析:数论,素数筛法,欧拉函数。

            欧拉函数:φ(n)= n *(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*(1 - 1/p3)*…*(1 - 1/pt)。

            这里利用筛法打表计算出50000内的素数,由于数据范围是1000000000内的,

            所以。不能被前50000内的素数整除的数,也一定是素数,而且每一个数n中最多有一个;

            计算输出就可以。

说明:最终450题了(⊙_⊙)。

#include <iostream>
#include <cstdlib>

using namespace std;

int fac[30];
int prim[50000];
int used[50000];

int main()
{
	for (int i = 0 ; i < 50000 ; ++ i)
		used[i] = 0;
	int save = 0;
	for (int i = 2 ; i < 50000 ; ++ i)
		if (!used[i]) {
			prim[save ++] = i;
			for (int j = 2*i ; j < 50000 ; j += i)
				used[j] = 1;
		}
	
	int n;
	while (cin >> n && n) {
		int count = 0,base = 0,m = n;
		while (n > 1 && base < save) {
			if (n%prim[base] == 0) {
				fac[count ++] = prim[base];
				while (n%prim[base] == 0)
					n /= prim[base];
			}
			base ++;
		}
		if (n > 1) fac[count ++] = n;
		
		long long ans = m;
		for (int i = 0 ; i < count ; ++ i)
			ans = ans/fac[i]*(fac[i]-1);
		
		cout << ans << endl;
	}
	return 0;
}


            

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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