博客
关于我
牛客练习赛25 因数个数和
阅读量:525 次
发布时间:2019-03-08

本文共 603 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

针对每一次数询问询问中的数值x(1e9),我们需要计算1到x范围内所有整数的因数个数之和。这涉及到对因数分解及其计数的重复运算,直接利用traditional方式就是计算每数的除数个数累加,这种方法的复杂度是n²,完全不适合处理x达到1e9的情况。

为了优化,我们可以利用数论中的数学性质。任何一个数x的因数对(i, j)满足i*j = x。因此,1到x的所有因数总数等价于统计每个i从1到sqrt(x)的贡献。当我们将x拆分为i与x/i的乘积时,每个i <= sqrt(x)对应到一个唯一的因数对。因此,我们只需统计i的数量即可覆盖所有因数对。这种方法的复杂度至多为sqrt(x),极大提升计算效率。

例如,对于x=10,sqrt(10)=3.162,向上取整为4。在这个循环中,i取1, 2, 3:

i=1: 10/1=10,计数+10个因数;i=2: 10/2=5,计数+5个因数;i=3: 10/3=3.333,只计数整数部分3,计数+3个因数;i=4: 10/4=2.5,计数+2个因数;这会导致因数总和为10+5+3+2=20个因数,实际因数数目为18(因为每个因数对被计算两次)。因此,最终因数总数应为20 - (3+2)=18。

这种方法展示了如何将指数级复杂度的计算优化为根数级复杂度,大大提升效率。代码实现简洁明了,适合实际操作。通过上述优化,我们可以方便、快速地处理非常大的数值范围。

转载地址:http://jckiz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
numpy 用法
查看>>
Numpy 科学计算库详解
查看>>
Numpy.ndarray对象不可调用
查看>>
Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
查看>>
numpy数组索引-ChatGPT4o作答
查看>>
numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
查看>>
NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
查看>>
oauth2-shiro 添加 redis 实现版本
查看>>
OAuth2.0_JWT令牌-生成令牌和校验令牌_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记148
查看>>
OAuth2.0_JWT令牌介绍_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记147
查看>>
OAuth2.0_介绍_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记137
查看>>
OAuth2.0_完善环境配置_把资源微服务客户端信息_授权码存入到数据库_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记149
查看>>
OAuth2.0_授权服务配置_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记140
查看>>
OAuth2.0_授权服务配置_令牌服务和令牌端点配置_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记143
查看>>
OAuth2.0_授权服务配置_客户端详情配置_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记142
查看>>
OAuth2.0_授权服务配置_密码模式及其他模式_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记145
查看>>
OAuth2.0_授权服务配置_资源服务测试_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记146
查看>>
OAuth2.0_环境介绍_授权服务和资源服务_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记138
查看>>
OAuth2.0_环境搭建_Spring Security OAuth2.0认证授权---springcloud工作笔记139
查看>>
oauth2.0协议介绍,核心概念和角色,工作流程,概念和用途
查看>>