zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 浅谈Min_25筛(一看就懂的那种)

    作用

    前提:一个积性函数(F(i)),要求(F(P^k),Pin prime)可以快速计算
    实现(O(frac{n^{frac{3}{4}}}{logn}))(sumlimits_{i=1}^nF(i))

    做法

    为了简便运算,定义(min_i(P))(i)的最小质因子

    • 定义(g(n,j)=sumlimits_{i=1}^n[iin prime || min_i(P)>P_j]F(i))

    理解:埃氏筛法筛了(j)个质数后剩下的数的(F(i))值之和

    [egin{aligned}\ g(n,j)= egin{cases} g(n,j-1)&P_j^2>n\ g(n,j-1)-F(P_j)[g(frac{n}{P_j},j-1)-sumlimits_{i=1}^{j-1}F(P_i)]&P_j^2≤n\ end{cases} end{aligned}]

    理解((P_j^2≤n)):筛完前j-1个质数,筛掉的数除(P_j)后一定大于等于(P_j)

    • 定义(s(n,j)=sumlimits_{i=1}^n[min_i(P)≥P_j]F_i)

    [s(n,j)=g(n,|P|)-sumlimits_{i=1}^{j-1}F(P_i)+sumlimits_{k=j}^{P_k^2≤n}sumlimits_{e=1}^{P_k^{e+1}≤n}s(frac{n}{P_k^e},k+1)F(P_k^e)+F(P_k^{e+1}) ]

    理解:满足的质数(+[min_i(P)≥P_j])的合数(()枚举最小质因子的次数())

    总结

    (sumlimits_{i=1}^nF(i)=s(n,1)+F(1))

    例题

    咕咕咕

  • 相关阅读:
    高维协方差矩阵估计
    互信息
    投资组合模型
    R语言
    sklearn
    Python学习
    swagger使用过程中遇到的坑
    mysql杂文
    2018狗年,半年报
    Springboot 手动搭建项目 --redis配置&日志完善+用户名
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/y2823774827y/p/10822884.html
Copyright © 2011-2022 走看看