「SPOJ5971」 LCMSUM - 数论数学

题目描述

\(\sum_{i=1}^nlcm(i,n)\)

\(T\) 组数据
\(1\le T\le 300000\)
\(1\le n\le 1000000\)

链接

bzoj 2226
luogu SP5971
luogu P1891

题解

算法1(暴力)

直接暴力枚举 \(i\) ,计算 \(lcm\)
时间复杂度 \(O(Tnlogn)\)

算法2 (数论)

先不管最后一个,就变成了这个:
\[ \sum_{i=1}^{n-1}lcm(i,n) \]
\(lcm\) 转化为 \(gcd\)
\[ Ans=\sum_{i=1}^{n-1}\frac{in}{gcd(i,n)} \]
转化下,其实没有区别:
\[ Ans=\frac12\cdot 2\sum_{i=1}^{n-1}\frac{in}{gcd(i,n)} \]
再次转化,倒着求和:
\[ Ans=\frac12\cdot(\sum_{i=1}^{n-1}\frac{in}{gcd(i,n)}+\sum_{i=n-1}^1\frac{in}{gcd(i,n)}) \]
因为 \(gcd(i,n)=gcd(n-i,i)\)
所以:
\[ Ans=\frac12\cdot(\sum_{i=1}^{n-1}\frac{in}{gcd(i,n)}+\sum_{i=n-1}^1\frac{in}{gcd(n-i,n)}) \]
然后我们发现分母相同于是合并:
\[ Ans=\frac12\cdot(\sum_{i=1}^{n-1}\frac{n^2}{gcd(i,n)}) \]
考虑枚举 \(gcd\) ,先算上 \(n\)
\[ Ans=\frac12n\cdot\sum_{d|n}\frac{n}{d}\cdot \sum_{i=1}^{n}[gcd(i,n)==d] \]
继续:
\[ Ans=\frac12n\cdot\sum_{d|n}\frac{n}{d}\cdot \sum_{i=1}^{\frac nd}[gcd(i,\frac nd)==1] \]
发现后面的其实就是 \(\phi(\frac {n}d)\)
\[ Ans=\frac12n\cdot\sum_{d|n}\frac{n}{d}\cdot\phi(\frac{n}d) \]
然后等价于:
\[ Ans=\frac12n\cdot\sum_{d|n}d\cdot\phi(d) \]
然后把多算的减掉:
\[ Ans=(\frac12n\cdot\sum_{d|n}d\cdot\phi(d))-\frac12n \]
然后把少算的加回去:
\[ Ans=(\frac12n\cdot\sum_{d|n}d\cdot\phi(d))-\frac12n+n\\ =(\frac12n\cdot\sum_{d|n}d\cdot\phi(d))+\frac12n\\ =\frac12n\cdot((\sum_{d|n}d\cdot\phi(d))+1) \]
于是就推完了
预处理时间复杂度是 \(O(nlogn)\)
但是有一种 \(O(n)\) 的方法,因为数据比较小,没有研究

#include <cstdio>
typedef int INT;
#define int long long
#define __R register

const int MAXN=1000005;

int q; 
int n;
int f[MAXN],p[MAXN],phi[MAXN];
bool vis[MAXN];

template <typename T>
inline void read(T &x){
    int ch,fl=0;
    while (ch=getchar(),ch<48 || 57<ch) fl^=!(ch^45); x=(ch&15);
    while (ch=getchar(),47<ch && ch<58) x=(x<<1)+(x<<3)+(ch&15);
    if (fl) x=-x;
}

inline void sieve(){
    vis[0]=vis[1]=1; phi[1]=1;
    for (__R int i=2;i<MAXN;++i){
        if (!vis[i]){
            p[++p[0]]=i;
            phi[i]=i-1;
        }
        for (int j=1;j<=p[0] && i*p[j]<MAXN;j++){
            vis[i*p[j]]=1;
            if (i%p[j]==0){
                phi[i*p[j]]=phi[i]*p[j];
                break;
            } else{
                phi[i*p[j]]=phi[i]*(p[j]-1);
            }
        }
    }
    for (int i=1;i<MAXN;i++)
        for (int j=i;j<MAXN;j+=i)
            f[j]+=i*phi[i];
}

inline int solve(int x){
    return (f[x]+1)*x>>1;
}

INT main(){
    sieve();
    read(q);
    for (__R int x;q;--q){
        read(x); 
        printf("%lld\n",solve(x));
    }
    return 0;
}

后记

数论题目真套路

转载于:https://www.cnblogs.com/xuanyi/p/9490064.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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