xdoj-1032-找规律

本文介绍了一种高效计算快速幂的方法,并在此基础上实现了组合数的计算,还提供了一个求解 Lucas 定理的实现。这些算法对于解决涉及大量整数运算的问题非常有用。

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#include<cstdio>
typedef long long ll;
const ll mod=10007;

ll feima(ll a,ll b)
{
    ll c=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)
            c=c*a%mod;
        a=a*a%mod;
        b=b>>1;
    }
    return c;
}
ll C(ll a,ll b)
{
    if(a<b) return 0;
    if(a==b)    return 1;
    if(b>a-b)   b=a-b;
    ll ca=1,cb=1;
    for(ll i=0;i<b;i++)
    {
        ca=ca*(a-i)%mod;
        cb=cb*(b-i)%mod;
    }
    return ca*feima(cb,mod-2)%mod;
}
/*LL Lucas(LL n,LL m)  
{  
    if(m==0) return 1;  
    return C(n%p,m%p)*Lucas(n/p,m/p)%p;  
}*/ 
ll Lucas(ll n,ll m)
{
    ll ans=1;
    while(n&&m&&ans)
    {
        ans=ans%mod*C(n%mod,m%mod)%mod;
        n/=mod;
        m/=mod;
    }
    return ans;
}

int main()
{
    ll n,m;
    while(~scanf("%lld%lld",&n,&m))
        printf("%lld\n",Lucas(m,n));
    return 0;
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
### 关于XDOJ 716 背包问题的解题思路 #### 动态规划的应用背景 背包问题是典型的组合优化问题之一,在计算机科学领域内被广泛研究。该类问题通常涉及给定一组物品,每件物品具有一定的重量和价值,在不超过总承重的前提下最大化所选物品的价值之和。 #### XDOJ 716题目特点概述 对于特定编号为716的背包问题实例而言,其核心在于综合运用多种类型的背包模型来解决问题。这类复杂度较高的题目往往融合了基础版本中的不同变体特性,比如01背包、完全背包以及多重背包等概念[^1]。 #### 解决方案设计原则 针对此类综合性较强的背包挑战,建议采用分阶段处理的方式逐步构建解决方案: - **状态定义** 定义`dp[i][j]`表示从前i个物品中挑选若干放入容量恰好等于j的最大价值。 - **转移方程推导** 对于每一个新加入考虑范围内的项目k来说,依据其属性(单次/无限次数可用),更新当前状态下最优解的可能性: - 若属于一次性使用的物件,则遵循标准01背包模式; - 如果允许重复选取相同种类的商品,则按照完全背包逻辑操作;而对于有限制数量的情况则需额外记录剩余可取数目并据此调整计算流程[^2]。 ```cpp // C++ Code Example for Mixed Knapsack Problem #include <iostream> using namespace std; const int N = 1e3 + 5; int n, m; // number of items and knapsack capacity respectively. struct Item { int w, v, s; } item[N]; long long f[N]; void ZeroOnePack(int cost, int weight){ for (int i=m;i>=cost;i--) f[i]=max(f[i],f[i-cost]+weight); } void CompletePack(int cost,int value){ for(int i=cost;i<=m;++i) f[i]=max(f[i],f[i-cost]+value); } void MultiplePack(int cost,int value,int amount){ if(cost*amount >= m){CompletePack(cost,value);}else{ for(int k=1;k<amount;){ ZeroOnePack(k*cost,k*value); amount-=k; k<<=1; } ZeroOnePack(amount*cost,amount*value); } } ```
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