浅谈整除分块
例题一
首先很容易想到直接求解,对于较大的数据,\(O(n)\)做法无法通过。
注意到函数\(y=\lfloor\dfrac n x\rfloor\)的图像如下:
不难发现,随着 \(x\) 增大 ,\(y\)单调不增,这说明对于相同值的 \(y\) 总是分布在同一块区域。
这启发我们根据\(y\)值,把\(x\)分组,每组“打包”算好。
这个时间复杂度显然是 \(O(\sqrt n)\)的,时间复杂度与\(\lfloor\dfrac n x\rfloor\)的数量有关,这个数量大概是\(2\sqrt n\)。
虽然图像上看\(y\)的数量很大,但是考虑到许多\(y\)不包含整数的\(x\),因此时间复杂度就是这样的了。
代码实现如下:
for(LL l=1,r;l<=n;l=r+1)
{
r=n/(n/l);
ans+=(n/l)*(r-l+1);
}
例题二
对原式进行推导:
后面的部分可以用整除分块解决,对于每个\(\lfloor \dfrac n i\rfloor\),内部相当于一个等差数列。
代码实现如下:
ans=n*k;
for(LL l=1,r;l<=n&&l<=k;l=r+1)
{
r=min(k/(k/l),n);
ans-=(k/l)*(r+l)*(r-l+1)/2;
}
例题三
函数 \(f(i)\) 表示 \(i\) 所有约数的和。
求 \(\sum\limits_{i=L}^R f(i)\)。
考虑前缀和作差,问题变成\([1,R]-[1,L-1]\)。
于是不难列出式子求解,与上一题很像。
例题四
这道题显然也是推导。
左右两边分开计算即可。
例题五
和上道题看着很像,不过这道题就很复杂了。
前面的式子我们已经可以轻松求出了,对于后面的这个东西,我们还是画图观察:
显而易见,仍然满足我们刚开始的两个性质,因此依旧使用之前的方式进行整除分块,时间复杂度依旧是\(O(\sqrt n)\)。
具体思想如下:
我们的值变化,要么是因为 \(\lfloor\dfrac n x\rfloor\) 变化了,要么是因为 \(\lfloor\dfrac m x\rfloor\) 变化了。
因此找出 \(\lfloor\dfrac n x\rfloor\) 变化的点和 \(\lfloor\dfrac m x\rfloor\) 变化的点中最近的一个,作为我们的 \(r\) 值。
后面部分的代码实现如下:
for(LL l=1,r=0;l<=n;l=r+1)
{
r=min(n/(n/l),m/(m/l));
ans=ans+(n/l)*(m/l)*(sum(r)-sum(l-1));
}
这里出现了一个函数,它的作用是求出:\(sum_i=\sum\limits_{i=1}^ni^2\)。
公式是 \(\sum\limits_{i=1}^ni^2=\dfrac {n(n+1)\times(2n+1)} 6\),用数学归纳法很好证明,这里不多赘述了。
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