博客
关于我
DP/数论 - 树形DP - 数字转换
阅读量:369 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1266 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了解决这个问题,我们需要构建一个树结构,其中每个数 x 都与其约数之和 sum[x] 相连(前提是 sum[x] < x)。然后,我们需要找到这个树中最长路径的长度。

方法思路

  • 计算约数之和:对于每个数 x,计算其所有约数之和 sum[x]。我们可以使用高效的方法来计算这个值,例如反向遍历的方法。
  • 构建邻接表:根据 sum[x] < x 的条件,构建每个数 x 的邻接表。
  • 深度优先搜索 (DFS):从数 1 出发,进行一次 DFS,找到从 1 出发的最长路径。由于所有数都连接到 1 的连通块,这个路径很可能是整个图的最长路径。
  • 解决代码

    import sysfrom collections import dequedef main():    sys.setrecursionlimit(1 << 25)    n = int(sys.stdin.readline())    sum_num = [0] * (n + 1)    for i in range(1, n + 1):        for j in range(2, n // i + 1):            sum_num[i * j] += i    adj = [[] for _ in range(n + 1)]    for x in range(1, n + 1):        s = sum_num[x]        if s < x and s <= n:            adj[x].append(s)            adj[s].append(x)    visited = [False] * (n + 1)    max_path = 0    q = deque()    q.append((1, 0))    visited[1] = True    while q:        u, d = q.popleft()        if d > max_path:            max_path = d        for v in adj[u]:            if not visited[v]:                visited[v] = True                q.append((v, d + 1))    print(max_path)if __name__ == "__main__":    main()

    代码解释

  • 计算约数之和:使用双重循环遍历每个数 i 和其倍数 j,累加 i 到 sum_num[j] 中。
  • 构建邻接表:根据 sum_num[x] < x 的条件,构建每个数 x 的邻接表。
  • 广度优先搜索 (BFS):从数 1 开始,使用 BFS 遍历图,记录每个节点的访问状态,并计算最长路径的长度。
  • 这种方法高效地处理了约数之和的计算,并通过 BFS 确保找到最长路径。代码能够在较大的 n 值下高效运行,满足题目要求。

    转载地址:http://epor.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas :将行取消堆叠到新列中
    查看>>
    pandas :设置编号.最大行数
    查看>>
    pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
    查看>>
    Pandas DataFrame 的 describe()方法详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    Pandas DataFrame中删除列级的方法链接解决方案
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
    查看>>
    Pandas DataFrame多索引透视表-删除空头和轴行
    查看>>
    pandas DataFrame的一些操作
    查看>>
    Pandas Dataframe的日志文件
    查看>>
    Pandas df.iterrows() 并行化
    查看>>
    Pandas drop_duplicates 方法不适用于包含列表的数据框
    查看>>
    pandas groupby 和过滤器
    查看>>
    pandas GROUPBY+变换和多列
    查看>>
    pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
    查看>>
    Pandas matplotlib 无法显示中文
    查看>>
    pandas PIVOT_TABLE保持索引
    查看>>
    Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
    查看>>
    pandas to_latex() 转义数学模式
    查看>>
    Pandas | 频数统计很简单,但这5 种技巧你使用过吗?
    查看>>