「JSOI2015」子集选取 传送门 看到这个数据范围,就知道肯定是要找规律. 如果把集合看成一个长度为 \(n\) 的 \(01\) 串, \(0\) 表示没有这个元素, \(1\) 表示有这个元素, 那么我们可以发现对于题中的约束关系,不同位上的 \(01\) 之间不会互相影响. 那么我们只需要对于只有一位也就是 \(n = 1\) 的情况计算出方案(记为 \(x\))那么最后的答案就是 \(x ^ n\) . 现在考虑如何计算 \(x\) . 根据题目的限制,不难发现每一行都是一个全是 \

题目描述 输入 输入包含一行两个整数N和K,1<=N,K<=10^9 输出 一行一个整数,表示不同方案数目模1,000,000,007的值. 样例输入 2 2 样例输出 16   可以发现对于集合中每个元素的选取都是互不影响的,设$f(n,k)$为输入$n,k$时的答案,那么$f(n,k)=f(1,k)^n$. 我们现在来推导$f(1,k)$的结果:可以发现$1$的位置一定是连续的,设$a_{i}$表示第$i$列最后选取到了$a_{i}$行,若从第$1$列到第$m$列均存在被选取. 那么可以得

Description 有一些\(\{1\dots n\}\)的子集\(A_{i,j}, 1\leq j\leq i\leq k\)共\(\frac{k(k+1)}2\)个,满足\(A_{i,j}\subset A_{i+1,j}, A_{i,j}\subset A_{i,j+1}\).求这些集合有多少种方案.如果\(A\)和\(B\)两种方案中存在\(i,j\)使得\(A_{i,j}\neq B_{i,j}\),则它们是不同的.\(n, k\leq 10^9\) Solution 对于\(n=

传送门 ps: 下面\(n\)和\(k\)好像和题目里的写反了...将就着看吧\(qwq\) 暴力打个表答案就出来了? 先写个结论,答案就是\(2^{nk}\). 为啥呢? 首先你需要知道,因为一个集合是另一个集合的子集这个东西,集合中的一个元素对其他元素并不会有影响,完全可以把元素分开来看,然后将答案乘起来. 那么转化成一个好像好解决点的问题,就是\(k = 1\)时怎么做. 因为只有一个元素,在加上要求是\(A_{i,j} \subseteq A_{i-1,j},A_{i,j} \subse

Description Input 输入包含一行两个整数N和K,1<=N,K<=10^9 Output 一行一个整数,表示不同方案数目模1,000,000,007的值. Sample Input 2 2 Sample Output 16 思路 首先因为每个元素都是独立的,所以可以分开考虑 然后如果只有一个元素,可以考虑\(dp_{i}\)表示i行i列的方案数 第i+1行如果放了前k个,那么前面的前k个都必须要放,所以只剩下一个\(dp_{i-1-k}\) 然后归纳一下发现就是\(2^k\) 所

题意 题目链接 分析 显然可以看成一个位数为 \(n\) 的二进制数然后每一位分开考虑然后求和.最后的答案是 \(w^n\) 的形式. 考虑一个dp. 定义状态 \(f_{i}\) 表示选择了长度为 \(i\) 的三角的方案总数. 根据题意容易得到如果 \(A_{i,j}\) 可以为1,那么 \(A_{i-1,j}\ ,A_{i,j-1}\) 都要是1. 所以一行当中如果存在1的话一定是一段连续的前缀. 转移: \(f_i=1+\sum_{j=1}^{i-1}{f_j}\).枚举 \(i-1\)

数据范围过大说明这个题和组合一点关系也没有,答案基本上肯定是ab的形式了.暴力打表感觉不太好写,找到当年的题面发现还有个样例是6 40 401898087,于是暴力找ab=401898087的数,发现一组a=64 b=40,可以发现a=2n b=k,同时也符合第一组数据,于是就做完了. 可以发现集合中的数字互不影响,对每个数字分别考虑.问题变为在一个全0三角形中填一些1,使得若ai,j=1,则ai-1,j=ai-1,j=1. 容易发现每行为1的一定是一个前缀.设fi,j为第i行有j个1的方案数,

题目描述 数据范围 \(1\leq N,K \leq 10^9\) \(solution\) 集合S中每个元素互不影响,不妨依次考虑其中一个元素在三角形中的出现情况 问题转化为一个\(0/1\)的三角形\(\{A_{i,j}\}\),用\(0\)表示选了,\(1\)表示没选,那么如果\(A_{i,j}\)为\(1\),则\(A_{i,j}\)左边和上边都是\(1\) 考虑\(n\)比较小的情况,可以DP \(f_i\)表示一个\(i*i\)的三角形的方案数 对于\(f_i\),第\(i\)行一定

233,扒题解的时候偷瞄到这个题的题解了,,GG 暴力发现是2^(nm),然后就是sb题了 #include <bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; ; int ksm(int x, LL p) { ; ,x=(LL)x*x%mod) ) sum=(LL)sum*x%mod; return sum; } int n,m; int main() { cin>>n>>m; LL orz=(LL)n*

链接:P6075 前言: 虽然其他大佬们的走分界线的方法比我巧妙多了,但还是提供一种思路. 题意: %&￥--@#直接看题面理解罢. 分析过程: 看到这样的题面我脑里第一反应就是DP,但是看到n和k的范围只能作罢.想到各种柿子又根本推不出来,于是颓废地打了个复杂度算不来的貌似是 \(2^{n^3}\) 的深搜.于是有以下测试: input      output 1 2         4 2 2         16 3 2         64 1 3         8 2 3      

4475: [Jsoi2015]子集选取 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 363  Solved: 255[Submit][Status][Discuss] Description Input 输入包含一行两个整数N和K,1<=N,K<=10^9 Output 一行一个整数,表示不同方案数目模1,000,000,007的值. Sample Input 2 2 Sample Output 16 HINT   Source By 佚名上

支持连续变量和类别变量,类别变量就是某个属性有三个值,a,b,c,需要用Feature Transformers中的vectorindexer处理 上来是一堆参数 setMaxDepth:最大树深度 setMaxBins:最大装箱数,为了近似统计变量,比如变量有100个值,我只分成10段去做统计 setMinInstancesPerNode:每个节点最少实例 setMinInfoGain:最小信息增益 setMaxMemoryInMB:最大内存MB单位,这个值越大,一次处理的节点划分就越多 se

pandas读取Excel.csv文件中的数据时,得到的大多是表格型的二维数据,在pandas中对应的即为DataFrame数据结构.在处理这类数据时,往往要根据据需求先获取数据中的子集,如某些列.某些行.行列交叉的部分等.可以说子集选取是一个非常基础.频繁使用的操作,而DataFrame的子集选取看似简单却有一定复杂性.本文聚焦DataFrame的子集选取操作逻辑,力求在实战中遇到子集选取操作的需求时"不迷路". 主目录 一.图解DataFrame DataFrame是一种二维的表格

题意: 思路: #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #define MOD 1000000007 typedef long long LL; using namespace std; LL n,k,ans; LL pow(LL x,LL y) { LL s=; LL t=x; while(y) { )

(这篇我就不信有网站来扣) 这个暑假打算刷刷题啥的 但是写博客好累啊  堆一起算了 隔一段更新一下.  7月27号之前刷的的就不写了 , 写的累 代码不贴了,可以找我要啊.. 2017.8.27update : 开学了终于搞到了550  可还行 *数据结构 *可持久化线段树/主席树 *bzoj3932 [CQOI2015] 任务查询系统 : 比较裸的主席树,任务查分一下就好了  cqoi真良心 *bzoj4026 dC Loves Number Theory :  数论个头啊,对每个数分解质因数

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43

1,引言 有关模式识别的一个主要问题是维数灾难.我们将在第7章看到维数非常easy变得非常大. 减少维数的必要性有几方面的原因.计算复杂度是一个方面.还有一个有关分类器的泛化性能. 因此,本章的主要任务是:在尽可能保留特征的分类判别信息前提下,来选择重要的和维数少的特征量.这个过程被称作特征选择或者特征降维. 定量描写叙述来讲,选择的特征应该使得类内距离减小,类间距离增大. 一些文献表述中使用feature extraction,而不是我们本文使用的featureselection.这将会和第7

与R语言纠缠了一个星期,从快速上手的暗暗得意,到之后某些细节的纠结烦躁,过山车式体验中,我逐渐才认识了真实的R语言. 期间遇到两个很烦恼的问题,一个是让人烦躁抓狂,另一个是无意发现的重大错误. 1.      令人抓狂的rownames 若数据矩阵datamatrix如图1,无列名和行名及表头.若c1~c4分别为colnames,而r1~r5为rownames,表头为A. 图1:datamatrix 如何添加c1~c4?r1~r5? coln = c(”c1”,”c2”,”c3”,”c4”) r

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,