HDU 1695 GCD 欧拉函数+容斥定理

本文介绍了一种计算特定区间内互质数对数量的方法,通过预处理得到欧拉函数值并结合容斥原理来高效解决问题。

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输入a b c d k求有多少对x y 使得x在a-b区间 y在c-d区间 gcd(x, y) = k 此外a和c一定是1

由于gcd(x, y) == k 将b和d都除以k 题目转化为1到b/k 和1到d/k 2个区间 如果第一个区间小于第二个区间 讲第二个区间分成2部分来做1-b/k 和 b/k+1-d/k

第一部分对于每一个数i 和他互质的数就是这个数的欧拉函数值 全部数的欧拉函数的和就是答案

第二部分能够用全部数减去不互质的数 对于一个数i 分解因子和他不互质的数包括他的若干个因子 这个用容斥原理 奇加偶减

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef __int64 LL;
const int maxn = 100010;
LL phi[maxn];
LL sum[maxn], p[maxn][33];
void phi_table(int n)
{
	memset(sum, 0, sizeof(sum));
	memset(phi, 0, sizeof(phi));
	phi[1] = 1;
	for(int i = 2; i <= n; i++)
	{
		if(!phi[i])
			for(int j = i; j <= n; j += i)
		 	{
		 		if(!phi[j])
				 	phi[j] = j; 
			 	phi[j] = phi[j] / i * (i-1);
			 	p[j][sum[j]++] = i;
		 	}
	 	phi[i] += phi[i-1];
	}
}

void dfs(int id, LL num, LL cnt, int a, LL& ans, int x)
{
	if(id == sum[x])
	{
		if(cnt == 0)
			return;
		if(cnt&1)
			ans += a/num;
		else
			ans -= a/num;
		return;
	}
	dfs(id+1, num*p[x][id], cnt+1, a, ans, x);
	dfs(id+1, num, cnt, a, ans, x);
}
LL cal(int x, int a)
{
	LL ans = 0;
	dfs(0, 1, 0, a, ans, x);
	return ans;
}
int main()
{
	phi_table(100000);
	int cas = 1;
	int T;
	scanf("%d", &T);
	while(T--)
	{
		int a, b, k;
		scanf("%d %d %d %d %d", &a, &a, &b, &b, &k);
		if(!k)
		{
			printf("Case %d: %d\n", cas++, 0);
			continue;
		}
		if(a > b)
			swap(a, b);
		a /= k;
		b /= k;
		LL ans = phi[a];
		for(int i = a+1; i <= b; i++)
			ans += a-cal(i, a);
		printf("Case %d: %I64d\n", cas++, ans);
	}
	return 0;
}


内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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