BZOJ2005 NOI2010 能量采集

Description

栋栋有一块长方形的地，他在地上种了一种能量植物，这种植物可以采集太阳光的能量。在这些植物采集能量后，栋栋再使用一个能量汇集机器把这些植物采集到的能量汇集到一起。栋栋的植物种得非常整齐，一共有n列，每列有m棵，植物的横竖间距都一样，因此对于每一棵植物，栋栋可以用一个坐标(x, y)来表示，其中x的范围是1至n，表示是在第x列，y的范围是1至m，表示是在第x列的第y棵。由于能量汇集机器较大，不便移动，栋栋将它放在了一个角上，坐标正好是(0, 0)。能量汇集机器在汇集的过程中有一定的能量损失。如果一棵植物与能量汇集机器连接而成的线段上有k棵植物，则能量的损失为2k + 1。例如，当能量汇集机器收集坐标为(2, 4)的植物时，由于连接线段上存在一棵植物(1, 2)，会产生3的能量损失。注意，如果一棵植物与能量汇集机器连接的线段上没有植物，则能量损失为1。现在要计算总的能量损失。下面给出了一个能量采集的例子，其中n = 5，m = 4，一共有20棵植物，在每棵植物上标明了能量汇集机器收集它的能量时产生的能量损失。在这个例子中，总共产生了36的能量损失。

Input

仅包含一行，为两个整数n和m。

Output

仅包含一个整数，表示总共产生的能量损失。

Sample Input

【样例输入1】
5 4
【样例输入2】
3 4

Sample Output

【样例输出1】
36
【样例输出2】
20

HINT

对于100%的数据：1 ≤ n, m ≤ 100,000。

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

#define LL long long

#define N 100010

LL n,m,tot=0,ans=0;

LL pri[N],mu[N],F[N];

bool mark[N]={0};

void init(){

    mu[1]=1;

    for(int i=2;i<N;i++){

        if(!mark[i])pri[++tot]=i,mu[i]=-1;

        for(int j=1;j<=tot&&pri[j]*i<N;j++){

            mark[pri[j]*i]=1;

            if(i%pri[j]==0){

                mu[i*pri[j]]=0;

                break;

            }else mu[i*pri[j]]=-mu[i];

        }

    }

    for(int i=1;i<N;i++)F[i]=F[i-1]+mu[i];

}

LL solve(int d){

    LL res=0,n1=n/d,m1=m/d,up=min(n1,m1);

    for(int i=1,j;i<=up;i=j+1){

        j=min(n1/(n1/i),m1/(m1/i));

        res+=(F[j]-F[i-1])*(n1/i)*(m1/i);

    }

    return res*d;

}

int main(){

    init();

    scanf("%lld%lld",&n,&m);

    int up=min(n,m);

    for(int i=1;i<=up;i++)ans+=solve(i);

    ans*=2;

    ans-=n*m;

    printf("%lld",ans);

    return 0;

}

但是我们发现这样做似乎不是最优秀的

然后定义k=d∗pk=d∗p
转换一下：
ans=−n∗m+2∗∑min(n,m)d=1d∑min(n,m)d|kμ(k/d)⌊nk⌋⌊mk⌋ans=−n∗m+2∗∑d=1min(n,m)d∑d|kmin(n,m)μ(k/d)⌊nk⌋⌊mk⌋

把k提到前面枚举：

ans=−n∗m+2∗∑min(n,m)k=1∑min(n,m)d|kdμ(k/d)⌊nk⌋⌊mk⌋ans=−n∗m+2∗∑k=1min(n,m)∑d|kmin(n,m)dμ(k/d)⌊nk⌋⌊mk⌋

ans=−n∗m+2∗∑min(n,m)k=1∑min(n,m)d|kkdμ(d)⌊nk⌋⌊mk⌋ans=−n∗m+2∗∑k=1min(n,m)∑d|kmin(n,m)kdμ(d)⌊nk⌋⌊mk⌋

ans=−n∗m+2∗∑min(n,m)k=1⌊nk⌋⌊mk⌋∑min(n,m)d|kkdμ(d)ans=−n∗m+2∗∑k=1min(n,m)⌊nk⌋⌊mk⌋∑d|kmin(n,m)kdμ(d)

然后我们发现∑min(n,m)d|kkdμ(d)∑d|kmin(n,m)kdμ(d)是可以线性筛的

时间复杂度O(n)预处理+O(sqrt(n))查询O(n)预处理+O(sqrt(n))查询

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

#define LL long long

#define N 100010

LL n,m,tot=0,ans=0;

LL pri[N],mu[N],F[N];

bool mark[N]={0};

void init(){

    mu[1]=1;

    for(int i=2;i<N;i++){

        if(!mark[i])pri[++tot]=i,mu[i]=-1;

        for(int j=1;j<=tot&&pri[j]*i<N;j++){

            mark[pri[j]*i]=1;

            if(i%pri[j]==0){

                mu[i*pri[j]]=0;

                break;

            }else mu[i*pri[j]]=-mu[i];

        }

    }

    for(int i=1;i<N;i++)

        for(int j=1;j*i<N;j++)

            F[i*j]+=mu[i]*j;

    for(int i=1;i<N;i++)F[i]+=F[i-1];

}

int main(){

    init();

    scanf("%lld%lld",&n,&m);

    int up=min(n,m);

    for(int i=1,j;i<=up;i=j+1){

        j=min(n/(n/i),m/(m/i));

        ans+=(F[j]-F[i-1])*(n/i)*(m/i);

    }

    ans*=2;

    ans-=n*m;

    printf("%lld",ans);

    return 0;

}

然后我们发现可能代码2比代码1慢？为什么呢？
因为预处理的时候失去了线性的性质

但是当查询很多的时候代码优势就得以凸显

各取所需吧