莫比乌斯的前夜

本文介绍在处理莫比乌斯函数相关的题目时所使用的一些数学技巧,包括分块加速、线性筛法的应用及和式的下标转换等。通过这些技巧可以有效地简化问题并提高解题效率。

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马上要写莫比乌斯总结了,先打个基础呗。

写莫比乌斯题目时常用的一些数学技巧:

1.分块加速

,n/i是整除,就是一个函数值,不用太注意,就看做一个数组。

假设n=10;

i12345678910
n/i10532211111

n/i有不少重复值出现,以重复的部分为块,然后分块提公因式求和!



每一块都是连续的,问题变成了找块的右端点。n/i是这个除法的商,不妨用n/(n/i)就得到了这个商下最大的i,自己手写几个就理解了!

得到块端点,显然每一块需要算函数的前缀和就可以一次把贡献值选出来了

for(int i=1,last=0;i<=n;i=last+1)
{
    last=n/(n/i);//块端点
    ans+=(sum[last]-sum[i-1])*(n/i);
}

复杂度是O(sqrt(n));不关心证明+...+

进阶一:如果有多个块那么取小的那个,因为要保证每个块值不变,比如算(n/i)*(m/i),1<=i<=min(n,m)

for(int i=1,last=0;i<=n;i=last+1)
{
    last=min(m/(m/i),n/(n/i));//块端点
    ans+=(sum[last]-sum[i-1])*(n/i)*(m/i);
}
进阶二:四个块,算[le,ri]就是一个区间,首先肯定是四块取最小的分块线,不过这里le比较麻烦,随着i增大,le/i=0,这时还不能停,因为还有ri,但是0不能被除,所以要判一下,如果le/i为0那么这一块的端点直接无穷大。

2.线性筛法的真正价值

令d(x)表示x的因子(或者叫约数)个数
约数定理:,则.
现在用线性筛法打一个d(x)的表:
既然线性筛时,每个数都是被它最小的素因子筛掉的,那么用g[i]表示i的最小素因子的幂次,注意d(x)的表达式,它是部分积性函数d(p1^a1*p2^a2)=d(p1^a1)*d(p2^a2)
void init()
{
    memset(vis,false,sizeof vis);
    mb[1]=1;
    d[1]=1;
    g[1]=1;
    for(int i=2;i<N;i++)
    {
        if(!vis[i]) {
            pri[tot++]=i;
            d[i]=2;//素数的约数有两个
            g[i]=1;//更新g[i]
        }
        for(int j=0;j<tot && i*pri[j]<N;j++)
        {
            vis[i*pri[j]]=true;
            if(i%pri[j]) {//pri[j]是i没有的,相当于多了一项幂次为一的
                d[i*pri[j]]=d[i]*2;//部分积性
                g[i*pri[j]]=1;
            }
            else {
            //这个麻烦,除掉原先的,乘上新的幂次
                d[i*pri[j]]=d[i]/(g[i]+1)*(g[i]+2);//除掉后才能积性
                g[i*pri[j]]=g[i]+1;
                break;
            }
        }
    }
}

线性筛主要用来算一些乱七八糟的函数,慢慢积累

3.和式的下标转换


注意里面有个数论符号 d|x 表示x是d的倍数,专业术语叫d整除x ,比如x=2,n=7就是f(2)+f(4)+f(6)

简单变化一下,枚举x的倍数i,因为d=x*i的.

变成这样

再来一个多重和式,这里对于i*j而言,i,j的枚举范围互不影响,两个变量独立,所以化简为:


先就进这些,后面要结合题目的技巧比较难!


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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