akoj-1153-p次方求和

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akoj-1153-p次方求和

p次方求和 Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K Total Submit:196 Accepted:46 Description 一个很简单的问题,求1^p+2^p+3^p+--+n^p的和. Input 第一行单独一个数字t表示测试数据组数.接下来会有t行数字,每行包括两个数字n,p, 输入保证0< n< =1000,0< =p< =1000. Output 输出1^p+2^p+3^p+--+n^p对10003取余的结果,每个结果单独占…

正整数的n次方求和

引理: (Abel分部求和法) $$\sum_{k=1}^{n}a_{k}b_{k}=A_{n}b_{n}+\sum_{k=1}^{n-1}A_{k}(b_{k}-b_{k+1})$$其中$A_{k}=a_{1}+a_{2}+\cdots+a_{n}$. 结论 1: $$\sum_{k=1}^{n}k=\frac{k(k+1)}{2}$$结论 2:$$\sum_{k=1}^{n}k^{2}=\frac{n(n+1)(2n+1)}{6}$$证明: 由分部求和公式得\begin{align*}\su…

hdu 4059 数论+高次方求和+容斥原理

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php? pid=4059 现场赛中通过率挺高的一道题可是容斥原理不怎么会.. 參考了http://blog.csdn.net/acm_cxlove/article/details/7434864 1.求逆元 p=1e9+7是素数.所以由 a^(p-1)%p同余于1 可得a%p的逆元为a^(p-2) 2.segma(i^k)都能够通过推导得到求和公式详见http://blog.csdn.net/acm_cxlove/ar…

Codeforces 772D - Varying Kibibits（高维差分+二项式定理维护 k 次方和）

Codeforces 题目传送门 & 洛谷题目传送门首先很容易注意到一件事,那就是对于所有 $f(S)$ 可能成为 $x$ 的集合 $S$,必定有 $\forall y\in S$,$x$ 的每一位都 $\le y$ 的对应位,于是我们考虑设 $h(x)$ 表示所有满足 $x$ 的对应位都小于 $f(S)$ 的对应位的 $S$ 的贡献之和,显然我们求出 $h(x)$ 之后,可以把 $0\sim 999999$ 中的数都看作一个拥有六个维度,每个维…

C++ 与OpenCV 学习笔记

联合体:当多个数据需要共享内存或者多个数据每次只取其一时,可以利用联合体(union) 1. 联合体是一种结构: 2. 他的所有成员相对于基地址的偏移量均为0: 3. 此结构空间要大到足够容纳最"宽"的成员: //但是其大小不仅仅由最宽的成员决定,还需要考虑每个成员的自身对齐方式! 4. 其对齐方式要适合其中所有的成员. const作用: c++编译器会在编译时,把常量优化成立即数,减少内存访问.因此,能够使用const的变量(在运行过程中不会发生变化的变量),尽量使用const去修饰…

[DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络1.4_1.8深度学习实用层面_正则化Regularization与改善过拟合

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法. 正则化的原理正则化公式简析 L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那…

海量数据挖掘MMDS week2: LSH的距离度量方法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48882167 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之局部敏感哈希LSH的距离度量方法 Distance Measures距离度量方法 {There are many other notions of similarity(beyond jaccard similarity) or distance and whi…