Educational Codeforces Round 144 (Rated for Div. 2) C - Maximum Set
传送门
题意:
对于一个集合,如果它的任意两个元素都能 有 其中一个能整除另一个,那么它是好的。问在区间[L,R] 中由这个区间某些数内构成的好的集合的最长长度是多少,以及且满足这个长度的好集合有多少个。(懒得想就借鉴了j宝的题面,感兴趣的也可以看看)。
思路
 让我们首先考虑怎么获得他的最长的长度,对于集合中任意相邻的两个数中,相差的倍数一定为质数(合数可以由质数的乘机得到),而且一定是最小的质数2,那么可以从l出发,不断的×2知道小于r为止,此时这个数为p,得到的长度即为最长的长度。
然后从最长的长度sum来分析,里面包含的数可以简要概括为
 (l,2×l, 4×l,8×l,…)那么如果我们想在其中改变数字以获得更多的满足条件的序列的话,那么我们只需要从两部分分析:序列中只有二和序列中只有一个三的情况(如果有大于3或者两个以上的三的情况那么都可以转变为更多的2的情况那么就不符合条件)。
1.序列中全部为2的情况,那么能改变的就只有l,l通过不断的累加然后去找到一个最大的L满足L+p/l<=r,那么L<=r-p/l,
 然后满足条件的序列的数量就为sum2=L-l+1,这就是全为2的情况。
 2.序列中有一个3的情况,那么就相当于p里面少了个因子2,多了个因子三,然后继续去寻找最大的L即可。具体看代码.
ps:如果l*2>r满足的话,那么就说明l连一个因子2也加入不进去,那么长度就为 1,数量就为区间和,输出即可。
代码
void slove( )
{int l,r;cin>>l>>r;int p=l;int sum=1;if(l*2>r){cout<<1<<" "<<r-l+1<<endl;return ;}while(p*2<=r){p*=2,sum++;}p/=l;ll sum2=max(0,r/p-l+1);p/=2;p*=3;ll sum3=max(0,r/p-l+1);cout<<sum<<" "<< sum2+sum3*(sum-1)<<endl;
}
相关文章:
Educational Codeforces Round 144 (Rated for Div. 2) C - Maximum Set
传送门 题意: 对于一个集合,如果它的任意两个元素都能 有 其中一个能整除另一个,那么它是好的。问在区间[L,R] 中由这个区间某些数内构成的好的集合的最长长度是多少,以及且满足这个长度的好集合有多少个。(懒得想就借…...
学python的第四天---基础(2)
一、三角形类型读入数组并排序的方法nlist(map(float,input().split())) c,b,asorted(n)list_1 list(map(float, input().split())) list_1.sort() list_1.reverse()lengthssorted(map(float,input().split(" ")),reverseTrue)二、动物写法一:d{" &…...
spring之refresh流程-Java八股面试(六)
系列文章目录 第一章 ArrayList-Java八股面试(一) 第二章 HashMap-Java八股面试(二) 第三章 单例模式-Java八股面试(三) 第四章 线程池和Volatile关键字-Java八股面试(四) 第五章ConcurrentHashMap-Java八股面试(五) 动态每日更新算法题,想要学习的可以关注一下…...
【C语言】刷题|链表|双指针|指针|多指针|数据结构
主页:114514的代码大冒 qq:2188956112(欢迎小伙伴呀hi✿(。◕ᴗ◕。)✿ ) Gitee:庄嘉豪 (zhuang-jiahaoxxx) - Gitee.com 文章目录 目录 文章目录 前言 一、移除链表元素 二、反转链表 三,链表的中间结点 四&…...
糖化学类854262-01-4,Propargyl α-D-Mannopyranoside,炔丙基 α-D-吡喃甘露糖苷
外观以及性质:Propargyl α-D-Mannopyranoside一般为白色粉末状,糖化学类产品比较多,一般包括:葡萄糖衍生物、葡萄糖醛酸衍生物,氨基甘露糖衍生物、半乳糖衍生物、氨基半乳糖衍生物、核糖衍生物、阿拉伯糖衍生物、唾液…...
项目管理工具DHTMLX 在 G2 排名中再创新高
DHTMLX Gantt是用于跨浏览器和跨平台应用程序的功能齐全的Gantt图表。可满足项目管理应用程序的大部分开发需求,具备完善的甘特图图表库,功能强大,价格便宜,提供丰富而灵活的JavaScript API接口,与各种服务器端技术&am…...
28 位委员出席,龙蜥社区第 15 次运营委员会会议顺利召开
2 月 24 日,龙蜥社区在海光召开了第 15 次运营委员会会议,本次会议由统信软件运营委员会委员崔开主持。来自 Arm、阿里云、飞腾、红旗软件、海光、Intel、龙芯、联通软研院、浪潮信息、普华基础软件、统信软件、万里红、移动、中科方德等理事单位的 28 位…...
自然语言处理-基于预训练模型的方法-chapter3基础工具集与常用数据集
文章目录3.1NLTK工具集3.1.1常用语料库和词典资源3.1.2常见自然语言处理工具集3.2LTP工具集3.3pytorch基础3.3.1张量基本概念3.3.2张量基本运算3.3.3自动微分3.3.4调整张量形状3.3.5广播机制3.3.6索引与切片3.3.7降维与升维3.4大规模预训练模型3.1NLTK工具集 3.1.1常用语料库和…...
【SpringMVC】@RequestMapping
RequestMapping注解 1、RequestMapping注解的功能 从注解名称上我们可以看到,RequestMapping注解的作用就是将请求和处理请求的控制器方法关联起来,建立映射关系。 SpringMVC 接收到指定的请求,就会来找到在映射关系中对应的控制器方法来处…...
【深度学习】BERT变体—SpanBERT
SpanBERT出自Facebook,就是在BERT的基础上,针对预测spans of text的任务,在预训练阶段做了特定的优化,它可以用于span-based pretraining。这里的Span翻译为“片段”,表示一片连续的单词。SpanBERT最常用于需要预测文本…...
根据身高体重计算某个人的BMI值--课后程序(Python程序开发案例教程-黑马程序员编著-第3章-课后作业)
实例3:根据身高体重计算某个人的BMI值 BMI又称为身体质量指数,它是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。我国制定的BMI的分类标准如表1所示。 表1 BMI的分类 BMI 分类 <18.5 过轻 18.5 < BMI < 23.9 正常 24 < BM…...
高并发编程JUC之进程与线程高并发编程JUC之进程与线程
1.准备 pom.xml 依赖如下: <properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target&g…...
css基础
1-css引入方式内嵌式style(学习)<style>p {height: 200;}</style>外联式link(实际开发)<link rel"stylesheet" href"./2-my.css">2-选择器2.1标签选择器(标签名相同的都生效&am…...
Unity - 搬砖日志 - BRP 管线下的自定义阴影尺寸(脱离ProjectSettings/Quality/ShadowResolution设置)
文章目录环境原因解决CSharp 脚本效果预览 - Light.shadowCustomResolution效果预览 - Using Quality Settings应用ControlLightShadowResolution.cs ComponentTools Batching add the Component to all LightReferences环境 Unity : 2020.3.37f1 Pipeline : BRP 原因 (好久没…...
如何在SSMS中生成和保存估计或实际执行计划
在引擎数据库执行查询时执行的过程的步骤由称为查询计划的一组指令描述。查询计划在SQL Server中也称为SQL Server执行计划,我们可以通过以下步骤来生成和保存估计或实际执行计划。 估计执行计划和实际执行计划是两种执行计划: 实际执行计划:当执行查询时,实际执行计划出…...
mac 环境下安装MongoDB
目录 一、下载MongoDB数据库并进行安装 二. 解压放在/usr/local目录下 三. 配置环境变量 “无法验证开发者”的解决方法 mongodb可视化工具的安装与使用 一、下载MongoDB数据库并进行安装 下载地址:https://www.mongodb.com/try/download/community 二. 解压…...
RTOS中相对延时和绝对延时的区别
相信许多朋友都有过这么一个需求:固定一个时间(周期)去处理某一件事情。 比如:固定间隔10ms去采集传感器的数据,然后通过一种算法计算出一个结果,最后通过指令发送出去。 你会通过什么方式解决呢…...
Solon2 项目整合 Nacos 配置中心
网上关于 Nacos 的使用介绍已经很多了,尤其是与 SpringBoot 的整合使用。怎么安装也跳过了,主要就讲 Nacos 在 Solon 里的使用,这个网上几乎是没有的。 1、认识 Solon Solon 一个高效的应用开发框架:更快、更小、更简单…...
Linux 路由表说明
写在前面: 本文章旨在总结备份、方便以后查询,由于是个人总结,如有不对,欢迎指正;另外,内容大部分来自网络、书籍、和各类手册,如若侵权请告知,马上删帖致歉。 目录route 命令字段分…...
MIPI协议
MIPI调试指南Rev.0.1 June 18, 2019 © 2018 Horizon Robotics. All rights reserved.Revision HistoryThissection tracks the significant documentation changes that occur fromrelease-to-release. The following table lists the technical content changes foreach …...
浅谈 React Hooks
React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API,用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性(例如生命周期方法、context 等)。Hooks 通过简洁的函数接口,解决了状态与 UI 的高度解耦,通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...
C++_核心编程_多态案例二-制作饮品
#include <iostream> #include <string> using namespace std;/*制作饮品的大致流程为:煮水 - 冲泡 - 倒入杯中 - 加入辅料 利用多态技术实现本案例,提供抽象制作饮品基类,提供子类制作咖啡和茶叶*//*基类*/ class AbstractDr…...
突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
【Oracle APEX开发小技巧12】
有如下需求: 有一个问题反馈页面,要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据,方便管理员及时处理反馈。 我的方法:直接将逻辑写在SQL中,这样可以直接在页面展示 完整代码: SELECTSF.FE…...
连锁超市冷库节能解决方案:如何实现超市降本增效
在连锁超市冷库运营中,高能耗、设备损耗快、人工管理低效等问题长期困扰企业。御控冷库节能解决方案通过智能控制化霜、按需化霜、实时监控、故障诊断、自动预警、远程控制开关六大核心技术,实现年省电费15%-60%,且不改动原有装备、安装快捷、…...
HBuilderX安装(uni-app和小程序开发)
下载HBuilderX 访问官方网站:https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 根据您的操作系统选择合适版本: Windows版(推荐下载标准版) Windows系统安装步骤 运行安装程序: 双击下载的.exe安装文件 如果出现安全提示&…...
MySQL中【正则表达式】用法
MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现(两者等价),用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例: 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...
全面解析各类VPN技术:GRE、IPsec、L2TP、SSL与MPLS VPN对比
目录 引言 VPN技术概述 GRE VPN 3.1 GRE封装结构 3.2 GRE的应用场景 GRE over IPsec 4.1 GRE over IPsec封装结构 4.2 为什么使用GRE over IPsec? IPsec VPN 5.1 IPsec传输模式(Transport Mode) 5.2 IPsec隧道模式(Tunne…...
佰力博科技与您探讨热释电测量的几种方法
热释电的测量主要涉及热释电系数的测定,这是表征热释电材料性能的重要参数。热释电系数的测量方法主要包括静态法、动态法和积分电荷法。其中,积分电荷法最为常用,其原理是通过测量在电容器上积累的热释电电荷,从而确定热释电系数…...
Spring是如何解决Bean的循环依赖:三级缓存机制
1、什么是 Bean 的循环依赖 在 Spring框架中,Bean 的循环依赖是指多个 Bean 之间互相持有对方引用,形成闭环依赖关系的现象。 多个 Bean 的依赖关系构成环形链路,例如: 双向依赖:Bean A 依赖 Bean B,同时 Bean B 也依赖 Bean A(A↔B)。链条循环: Bean A → Bean…...
