Advertisement

C++代码实现杜教筛在ACM算法竞赛中的应用

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:CPP


简介:
本文探讨了如何利用C++语言实现杜教筛算法,并分析其在ACM竞赛中解决数论问题的应用与优势。 杜教筛是一种用于解决数论问题的算法,主要用于计算在给定区间内数的质因数个数之和。该算法结合了区间筛法与积性函数性质,在一定范围内高效地计算出积性函数的前缀和。 具体步骤如下: 初始化:设定一个范围 [1, n] 和一个积性函数 f(x)。 筛选:使用欧拉筛或其他类似方法,找出并标记 [1, n] 范围内的所有质数。 求解前缀和:从小到大遍历每个数 i,并计算出 f(i) 的前缀和 prefix[i] = ∑[j=1 to i] f(j)。 区间内函数值的总和:对于给定的区间 [l, r],利用前缀和数组 prefix[] 来计算该区间内所有 f(x) 值之和,即 ∑[i=l to r] f(i) = prefix[r] - prefix[l-1]。 杜教筛算法的时间复杂度为 O(n log log n),其中 n 代表给定范围的长度。因此,在处理一定规模的问题时,该算法表现出较高的效率,并常被用于解决竞赛中的数论问题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • C++ACM
    优质
    本文探讨了如何利用C++语言实现杜教筛算法,并分析其在ACM竞赛中解决数论问题的应用与优势。 杜教筛是一种用于解决数论问题的算法,主要用于计算在给定区间内数的质因数个数之和。该算法结合了区间筛法与积性函数性质,在一定范围内高效地计算出积性函数的前缀和。 具体步骤如下: 初始化:设定一个范围 [1, n] 和一个积性函数 f(x)。 筛选:使用欧拉筛或其他类似方法,找出并标记 [1, n] 范围内的所有质数。 求解前缀和:从小到大遍历每个数 i,并计算出 f(i) 的前缀和 prefix[i] = ∑[j=1 to i] f(j)。 区间内函数值的总和:对于给定的区间 [l, r],利用前缀和数组 prefix[] 来计算该区间内所有 f(x) 值之和,即 ∑[i=l to r] f(i) = prefix[r] - prefix[l-1]。 杜教筛算法的时间复杂度为 O(n log log n),其中 n 代表给定范围的长度。因此,在处理一定规模的问题时,该算法表现出较高的效率,并常被用于解决竞赛中的数论问题。
  • ACM
    优质
    这段资料包含了在ACM国际大学生程序设计竞赛中广泛使用的各种经典算法实现代码,旨在帮助参赛者更好地理解和应用这些核心算法。 时间复杂度(渐近时间复杂度的严格定义、NP问题、时间复杂度分析方法及主定理) 排序算法(平方排序算法的应用、Shell排序、快速排序、归并排序、时间复杂度下界以及三种线性时间排序法,外部排序) 数论(整除概念、集合论与关系理论介绍、素数性质探讨、进位制理解基础、辗转相除及扩展辗转相除的运用方法讲解,同余运算及其应用分析,解线性同余方程技巧说明和中国剩余定理详解) 指针(链表结构解析,搜索判重机制设计与实现思路介绍,邻接列表构建策略探讨以及开散列技术的应用实例分享;二叉树、多叉树的表示方法) 按位运算(AND, OR, XOR操作定义及应用示例,SHL和SHR指令及其使用场景分析) 图论模型建立原则解析,平面图特性讨论与欧拉公式及五色定理证明思路介绍,求解强连通分量、割点以及桥的算法详解;探索欧拉回路问题解答策略,AOV(Activity On Vertex)和AOE(Activity On Edge)网络分析方法讲解;最小生成树三种算法解析:Prim、Kruskal及Sollin算法原理与应用实例分享;最短路径计算三种经典算法介绍:Dijkstra, Bellman-Ford以及Floyd-Warshall,标号法详解,差分约束系统阐述及其求解策略说明;验证二分图的方法讲解和Konig定理的应用场景探讨,匈牙利算法及KM(Kuhn-Munkres)算法原理与实例分享;稳定婚姻系统的模型构建思路解析、最大流问题的解决方法:Ford-Fulkerson, Edmonds-Karp等经典算法介绍,最小割最大流理论及其应用案例分析,以及最小费用最大流计算策略详解 计算几何相关知识包括平面解几基础及其实用场景探讨,向量定义与点积叉积的应用实例分享;半平面相交技术解析、求点集凸包方法讲解,最近点对问题的高效解决算法示例展示和离散化扫描线技术应用案例分析。 数据结构部分涵盖广度优先搜索策略详解以及括号匹配验证技巧介绍,表达式计算原理及递归编译机制探讨;Hash表构建与分段Hash实现思路分享,并查集、Tarjan算法的运用场景解析;二叉堆、左偏树、二斜堆和二项堆等高级数据结构及其应用实例展示,如:红黑树, AVL平衡树, Treap 和 Splay 树,静态二叉查找树及2-d树详解;线段树与二维线段树构建思路分享以及矩形查询技术介绍;Trie(字典)树的定义和使用场景解析,块状链表数据结构及其应用实例展示。 组合数学部分包含排列与组合基础、鸽笼原理及其实际应用案例分析,容斥原理详解及其实用技巧探讨,递推关系式构建思路分享以及Fibonacci数列生成机制介绍;Catalan数列的定义和应用场景解析, Stirling数计算方法讲解, 差分序列构造策略展示与生成函数的应用实例分享;置换理论基础及其Polya定理应用案例分析。 概率论部分涵盖简单概率概念及条件概率详解,Bayes(贝叶斯)定理原理阐述以及期望值的定义和求解技巧介绍。矩阵相关知识包括基本运算规则、二分法在解决线性递推方程中的运用示例分享、多米诺骨牌棋盘覆盖方案数计算策略解析与高斯消元技术应用实例展示。 字符串处理算法涵盖KMP(Knuth-Morris-Pratt)模式匹配方法讲解,后缀树构建思路介绍以及有限状态自动机的定义及其在文本分析中的运用示例分享;Huffman编码原理及其实用场景讨论和简单密码学基础概念解析。 动态规划部分包括单调队列技术应用实例展示、凸完全单调性的定义与使用技巧探讨,树型动规算法详解及多叉转二叉问题解决策略介绍;状态压缩类动规方法及其四边形不等式的运用示例分享。 博奕论(Game Theory)领域涵盖Nim取子游戏规则解析和博弈树构建思路分享;Shannon开关游戏的原理阐述与实例应用分析。 搜索算法包括A*、ID (Iterative Deepening) 和 IDA*(Iterative Deepening A*) 等经典方法介绍,随机调整(Randomized Search)策略及其在复杂问题求解中的运用示例展示以及遗传算法的基本概念及其实用场景探讨。
  • ACM
    优质
    本书聚焦于在ACM竞赛中广泛应用的经典算法和编程技巧,通过丰富的示例代码帮助读者深入理解并熟练掌握这些关键技术。 ### ACM竞赛常用算法及代码详解 #### 一、数学问题 **1. 精度计算——大数阶乘** **语法**: `int result = factorial(int n);` **参数**: - `n`: 计算阶乘的数字。 **返回值**: 阶乘结果的位数。 **注意**: - 该程序直接输出`n!`的结果。 - 使用长整型数组`a[]`来存储结果,并且需要包含头文件`math.h`. **源程序**: ```c++ int factorial(int n) { long a[10000]; int i, j, l, c, m = 0, w; a[0] = 1; for (i = 1; i <= n; i++) { c = 0; for (j = 0; j <= m; j++) { a[j] = a[j] * i + c; c = a[j] / 10000; a[j] %= 10000; } if (c > 0) { m++; a[m] = c; } } w = m * 4 + log10(a[m]) + 1; printf(%ld, a[m]); for (i = m - 1; i >= 0; i--) printf(%4.4ld, a[i]); return w; } ``` **2. 精度计算——乘法(大数乘小数)** **语法**: `mult(char c[], char t[], int m);` **参数**: - `c[]`: 被乘数,用字符串表示。 - `t[]`: 结果,用字符串表示。 - `m`: 乘数。 **返回值**: 无 **注意**: - 需要包含`string.h`. **源程序**: ```c++ void mult(char c[], char t[], int m) { int i, l, k, flag, add = 0; char s[100]; l = strlen(c); for (i = 0; i < l; i++) s[l - i - 1] = c[i] - 0; for (i = 0; i < l; i++) { k = s[i] * m + add; if (k >= 10) { s[i] = k % 10; add = k / 10; flag = 1; } else { s[i] = k; flag = 0; add = 0; } } if (flag) { l = i + 1; s[i] = add; } else l = i; for (i = 0; i < l; i++) t[l - 1 - i] = s[i] + 0; t[l] = \0; } ``` **3. 精度计算——乘法(大数乘大数)** **语法**: `mult(char a[], char b[], char s[]);` **参数**: - `a[]`: 被乘数,用字符串表示。 - `b[]`: 乘数,用字符串表示。 - `s[]`: 结果,用字符串表示。 **返回值**: 无 **注意**: - 空间复杂度为 O(n^2). - 需要包含`string.h`. **源程序**: ```c++ void mult(char a[], char b[], char s[]) { int i, j, k = 0, alen, blen, sum = 0; char result[65]; int res[65][65] = {0}; alen = strlen(a); blen = strlen(b); for (i = 0; i < alen; i++) for (j = 0; j < blen; j++) res[i][j] = (a[i] - 0) * (b[j] - 0); for (i = alen - 1; i >= 0; i--) { for (j = blen - 1; j >= 0; j--) sum += res[i + blen - j - 1][j]; result[k++] = sum % 10; sum /= 10; } for (i = blen - 2; i >= 0; i--) { for (j = 0; j <= i; j++) sum += res[i - j][j]; result[k++] = sum % 10; sum /= 10; } if (sum != 0) { result[k] = sum % 10; k++; } // 输出结果 for (int m = k - 1; m >= 0; m--) printf(%d, result[m]); } ``
  • ACMSTL运
    优质
    本文章介绍了在ACM编程竞赛中如何高效使用C++标准模板库(STL),包括容器、算法和迭代器的应用技巧。 ACM STL(The Standard Template Library for ACM)是C++编程语言中的一个重要组成部分。它提供了一系列高效且灵活的数据结构与算法库,帮助程序员解决各种问题。STL的设计理念包括泛型编程、抽象数据类型等原则,使得代码更加简洁和易于维护。 对于参加ACM竞赛的选手来说,掌握STL是非常重要的技能之一。熟练使用容器(如vector, list, map)、迭代器以及算法函数能够显著提高编码效率,并有助于解决复杂问题时保持清晰思路。 此外,在学习过程中需要注意的是:虽然STL提供了丰富的功能支持,但过度依赖也可能导致程序变得难以理解和维护;因此在实际应用中需要根据具体情况进行合理选择和使用。
  • StrassenC++
    优质
    本文档提供了一种使用C++编程语言实现Strassen算法的方法。该算法是一种高效的矩阵乘法方法,在处理大规模数据时特别有效。文档详细介绍了算法背后的数学原理,并提供了可直接运行的示例代码,帮助读者快速理解和应用这种优化技术。 Strassen算法是一种高效的矩阵乘法方法,由德国数学家Gustav Strassen在1969年提出。虽然理论上Strassen算法比传统的矩阵乘法具有更快的时间复杂度,但在实际应用中由于其递归特性导致的空间开销和常数因子的影响,并不总是优于普通乘法。然而,它是理解快速矩阵乘法原理的重要例子。 该算法的核心在于将两个n×n的矩阵分解为更小的部分并进行计算。具体来说: 1. **矩阵分割**:把一个大矩阵分成四个较小的子矩阵。 2. **递归操作**:对每个子矩阵继续应用Strassen算法,直到可以直接相乘为止(通常是1x1或2x2大小)。 3. **结果合并**:利用7个基本线性组合来重新构建原始问题的答案。这个步骤包括加法和减法的操作。 为了优化内存使用,在递归过程中通过栈来管理子矩阵的存储,从而避免不必要的空间浪费。此外,当处理非幂次方大小的矩阵时,可以通过填充零或扩展矩阵的方式确保能够进行等分操作。 在提供的代码中,“mat”是一个抽象基类用于表示一般意义上的矩阵。“base_mat”负责实际的数据储存,“sub_mat”则专门用来管理子矩阵的相关信息和计算。此外还有一个“min_mul”的变量可能被用以记录最小乘法次数,这对于评估算法效率非常重要。 Strassen算法在C++中的实现需要非常小心地处理内存管理和递归调用的问题,在保证性能的同时尽可能减少资源消耗。尽管该方法在某些特定条件下(例如矩阵大小为2的幂且数值适中)可能表现出较好的效果,但其通用性不及其他更优化的方法如Coppersmith-Winograd算法。 总之,虽然Strassen算法是一个理论上的突破,但在实际编程应用中的实用性可能会受到限制。
  • C++遗传车间调度
    优质
    本研究采用C++编程语言实现了遗传算法,并将其应用于解决复杂的车间调度问题,旨在优化生产流程和提高效率。 遗传算法(Genetic Algorithm)是一种启发式优化方法,模仿自然选择与遗传机制来搜索最优解。它在组合优化、机器学习和数据挖掘等领域得到了广泛应用。在一个给定的C++代码示例中,可以看到该算法的主要组成部分: 1. **individual 结构体**:描述每个个体的染色体编码、适应度以及目标函数值。 2. **CMVSOGA 类**:这是遗传算法的核心部分,负责执行种群初始化、选择、交叉、变异等操作,并进行评价和演化。 3. **selectionoperator() 函数**:用于从当前种群中选取个体以繁殖下一代。 4. **crossoveroperator() 函数**:通过将两个选定的个体进行交叉生成新个体。 5. **mutationoperator() 函数**:对现有个体染色体编码执行随机变异操作。 6. **initialpopulation() 函数**:初始化种群,创建初始的一组个体。 7. **generatenextpopulation() 函数**:基于当前种群信息产生下一代的新一组个体。 8. **evaluatepopulation() 函数**:评估整个种群的适应度和目标函数值。 9. **calculateobjectvalue() 函数**:根据染色体编码计算每个个体的目标函数值。 10. **calculatefitnessvalue() 函数**:依据目标函数及其他信息来确定每个个体的适应度值。 11. **findbestandworstindividual() 函数**:在当前种群中寻找最佳和最差(即适应度最高与最低)的个体。 12. **performevolution() 函数**:执行遗传算法的整体演化过程,生成新的种群。 此代码可用于解决车间调度问题中的Job Shop Scheduling Problem (JSSP),旨在找到满足特定约束条件的最佳生产安排方案。该C++实现提供了一个完整的框架供学习和参考使用。
  • MATLAB数学建模常见
    优质
    本教程深入讲解MATLAB编程环境,并详细介绍了该软件在数学建模竞赛中常用算法的具体实现方法与技巧。适合参赛者学习和参考。 《MATLAB 神经网络30个案例分析》、《基于MATLAB的高等数学问题求解》、模拟退火算法-最优路径层次分析法、元胞自动机、模糊数学模型、目标规划图论灰色系统建模启发式算法免疫算法整数规划,《MATLAB智能算法案例》,插值线性规划多元分析神经网络非线性规划常微分方程偏微分方程偏最小二乘法《模式识别与机器学习》回归分析时间序列模型。
  • ACM和NOIP模板(两份文档)
    优质
    本资料包含ACM和NOIP算法竞赛所需的基础知识与经典题目解析,提供详尽的代码示例及解题思路,助参赛者提升编程技能。 高精度算法、常用STL库、重要公式推理、数论知识、图论概念以及几何算法是编程学习中的关键内容。
  • Strassen矩阵乘C++
    优质
    本文章介绍了如何利用Strassen算法优化大尺度矩阵间的乘法操作,并通过C++编程语言实现了该算法的具体步骤。 在通常情况下,矩阵乘法需要使用三个for循环进行计算,其时间复杂度为O(n^3)。然而,在分块矩阵的情况下(如MIT算法导论中所述),传统方法需要执行八次乘法操作:r = a * e + b * g; s = a * f + b * h; t = c * e + d * g; u = c * f + d * h。 斯特拉森算法通过将这些乘法操作减少到七次,从而提高了效率。这是因为乘法运算比加减法消耗更多的计算资源,因此降低乘法次数可以显著提升性能。具体来说,在斯特拉森方法中,我们定义以下七个新的乘积: p1 = a * (f - h) p2 = (a + b) * h p3 = (c + d) * e p4 = d * (g - e) p5 = (a + d) * (e + h) p6 = (b - d) * (g + h) p7 = (a - c) * (e + f) 通过这些新的乘积,我们可以重新计算原始的四个结果如下: r = p5 + p4 + p6 - p2 s = p1 + p2 t = p3 + p4 u = p5 + p1 - p3 -p7 这种方法减少了矩阵乘法所需的运算次数,从而提高了算法的整体效率。