UVA - 10601 Cubes 正方体Polya

YOLO车辆测距、车辆识别与单目测距 YOLO(You Only Look Once)是一种实时物体检测系统,能够识别视频或图像中的多个对象,并确定其位置。结合车辆识别与单目测距技术,YOLO可以用于交通监控、自动驾驶等应用场景,通过单个摄像头实现车辆的识别与距离测量。YOLO结合单目测距技术,在多个应用领域展现出巨大的潜力与灵活性。其实时性和准确性为智能交通、自动驾驶等领域提供了强有力的技术支持。 阅读详情

题目:有12条边,分别有特定的颜色,组成一个立方体,旋转等价,问有多少种。

思路:

1、静止不动,那么就是12个循环,每个循环节长度为1。
2、通过两个对立的顶点,分别旋转120,240,有4组顶点,在每一次旋转当中,可以发现分为4个循环,每个循环节长度为3。
3、通过两个对立面的中心,分别旋转90,180,270度。有3组面。
在每次旋转90度和270度的时候,可以发现分为3个循环,每个循环节长度为4。
在每次旋转180度的时候,可以发现分为6个循环,每个循环节长度为2。
4、通过两条对立的棱的中心,分别旋转180度,有6组棱。
在每次旋转的时候,分为6个循环,每个循环节长度为2。

一共有24种置换。

代码:

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<ctime>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<string>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<list>
#include<numeric>
using namespace std;
#define LL long long
#define ULL unsigned long long
#define INF 0x3f3f3f3f3f3f3f3f
#define mm(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define PP puts("*********************");
template<class T> T f_abs(T a){ return a > 0 ? a : -a; }
template<class T> T gcd(T a, T b){ return b ? gcd(b, a%b) : a; }
template<class T> T lcm(T a,T b){return a/gcd(a,b)*b;}
// 0x3f3f3f3f3f3f3f3f

int a[7],b[7];
LL c[15][15];
LL solve(int k){//k条边颜色必须相同
    int n=0;
    for(int i=0;i<6;i++)
        if(b[i]%k==0){
            b[i]/=k;
            n+=b[i];
        }
        else
            return 0;
    LL sum=1;
    for(int i=0;i<6;i++){
        sum*=c[n][b[i]];
        n-=b[i];
    }
    return sum;
}
LL still_solve(){//静止不动
    memcpy(b,a,sizeof(a));
    return solve(1);
}
LL point_solve(){//对应顶点旋转
    memcpy(b,a,sizeof(a));
    return 2*4*solve(3);
}
LL plane_solve(){//对应面旋转
    memcpy(b,a,sizeof(a));
    LL sum=2*3*solve(4);
    memcpy(b,a,sizeof(a));
    return sum+3*solve(2);
}
LL edge_solve(){
    LL sum=0;
    for(int i=0;i<6;i++)
        for(int j=0;j<6;j++){
            memcpy(b,a,sizeof(a));
            b[i]--;b[j]--;
            if(b[i]<0||b[j]<0)
                continue;
            sum+=6*solve(2);
        }
    return sum;
}
int main(){

    int T,x;
    for(int i=0;i<15;i++)
        c[i][0]=c[i][i]=1;
    for(int i=1;i<15;i++)
        for(int j=1;j<i;j++)
            c[i][j]=c[i-1][j]+c[i-1][j-1];
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        mm(a,0);
        for(int i=0;i<12;i++){
            scanf("%d",&x);x--;
            a[x]++;
        }
        LL ans=0;
        ans+=still_solve();
        ans+=point_solve();
        ans+=plane_solve();
        ans+=edge_solve();
        printf("%lld\n",ans/24);
    }
    return 0;
}


【K8S系列】Kubernetes 中 Service 的流量不均匀问题【已解决】 在 Kubernetes 中,Service 是一种抽象,用于定义一组 Pod 的访问策略。当某些 Pod 接收的流量过多,而其他 Pod 的流量较少时,可能会导致负载不均衡。这种情况不仅影响性能,还可能导致某些 Pod 过载,影响应用的可用性。本文将详细分析此问题的原因及其解决方案。 阅读详情

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