hannnnah_j’s Biological Test HDU - 5894 (组合数)

本文介绍了一个组合数学问题,即如何计算在圆形桌子周围安排学生就座的方法数,要求每两个学生之间至少有k个空位。文章提供了一段C++代码实现,通过数学计算解决了这一问题。
 hannnnah_j is a teacher in WL High school who teaches biology.

One day, she wants to test m students, thus she arranges n different seats around a round table.

In order to prevent cheating, she thinks that there should be at least k empty seats between every two students.

hannnnah_j is poor at math, and she wants to know the sum of the solutions.So she turns to you for help.Can you help her? The answer maybe large, and you need to mod 1e9+7.

Input
First line is an integer T(T≤1000).
The next T lines were given n, m, k, respectively.
0 < m < n < 1e6, 0 < k < 1000
Output
For each test case the output is only one integer number ans in a line.
Sample Input

2
4 2 6
5 2 1

Sample Output

0
5

这题是一个组合数学的题,因为每个椅子是不一样的,所以其实看成链状的而不是环,我们假定链的第一个位置已经坐了人,并且顺带带走了k*m个点,而且我们把1+k个点浓缩成一个点,那么m-1个这样的点来放剩下的n-1-k*m个格子即可,然后我们可以截成n种不同的链所以要乘n,但是有因为是循环放置的,而且每个人是相同的所以通构的会有m种,因为是旋转的,所以要除m。
m等于1的时候要特判

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define mod 1000000007
#define N 1000005
using namespace std;
long long fac[N];
long long inv[N];
long long P(long long a,long long b)
{
    long long ans=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)
            ans=ans*a%mod;
        a=a*a%mod;
        b>>=1;
    }
    return ans;
}
long long get(int n,int m)
{
    return (fac[n]*inv[m]%mod)*inv[n-m]%mod;
}
void init()
{
    fac[0]=1;
    inv[0]=1;
    for(int i=1;i<N;i++)
        fac[i]=fac[i-1]*i%mod;
    inv[N-1]=P(fac[N-1],mod-2);
    for(int i=N-2;i>=1;i--)
        inv[i]=inv[i+1]*(i+1)%mod;
}

int main()
{   
    init();
    int n,m,k;
    int t;
    //cout<<get(10,5)<<endl;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
        if(m==1)
            printf("%d\n",n);
        else
            if(n<(k+1)*m)
                printf("0\n");
            else
            {
                long long ans=get(n-1-k*m,m-1);
                ans=ans*n%mod;
                ans=ans*P(m,mod-2)%mod;
                printf("%lld\n",ans);
            }   
    }   
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
gset <- getGEO("GSE209778",destdir = ".",getGPL = T) hkgset <- gset[[1]] pdata <- hkgset@phenoData@data exprset <- hkgset@assayData[["exprs"]] gpl <- hkgset@featureData@data x1 <- gpl$Entrez_Gene_ID x1 <- as.character(x1) x2 <- AnnotationDbi::select(org.Mm.eg.db,keys=x1,columns=c("ENTREZID","SYMBOL",keytype ="ENTREZID"))#keys和keytype需对应 gpl$gene <- x2$SYMBOL exp <- as.data.frame(exprset) exp.pl <- merge(gpl,exp,by.x = 1,by.y = 0)#将平台信息和含探针信息的表达矩阵按照探针合并 exp.pl1 <- distinct(exp.pl,gene,.keep_all=T)#去除重复的基因名 exp.pl2 <- na.omit(exp.pl1)#将缺失的基因名去除 rownames(exp.pl2) <- exp.pl2$gene exp.pl3 <- exp.pl2[,-c(1:5)] rm(x1,x2,exp,exp.pl,exp.pl1,exp.pl2) table(pdata$characteristics_ch1.4) group <- data.frame(sample = pdata$geo_accession, group = pdata$characteristics_ch1.4) table(group$group) #treatment: High-fat diet treatment: Luteolin added high-fat diet treatment: Normal diet 3 3 3 # 清洗分组标签 library(dplyr) group_clean <- group %>% mutate(clean_group = case_when( grepl("Normal", group) ~ "Normal", grepl("Luteolin", group) ~ "Luteolin_HFD", grepl("High.?fat", group) ~ "HFD", TRUE ~ "Unknown" )) %>% dplyr::select(sample, clean_group) # 将 clean_group 添加到 pdata pdata$clean_group <- group_clean$clean_group # 转换为因子,设定顺序(Normal 作为对照) group_factor <- factor(pdata$clean_group, levels = c("Normal", "HFD", "Luteolin_HFD")) table(group_factor) expr_matrix <- exp.pl3[, match(pdata$geo_accession, colnames(exp.pl3))]#对齐表达矩阵列名与样本顺序 # 检查是否匹配 all(colnames(expr_matrix) == pdata$geo_accession) # 应返回 TRUE library(limma) # 设计矩阵(无截距项,每组独立估计) design <- model.matrix(~0 + group_factor) colnames(design) <- c("Normal", "HFD", "Luteolin_HFD") # 查看设计矩阵结构 print(design) # 定义对比矩阵 contrast.matrix <- makeContrasts( HFD_vs_Normal = HFD - Normal, Luteolin_vs_HFD = Luteolin_HFD - HFD, Luteolin_vs_Normal = Luteolin_HFD - Normal, levels = design ) # 1. 拟合线性模型 fit <- lmFit(expr_matrix, design) # 2. 应用对比 fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix) # 3. 使用 eBayes 调整方差 fit2 <- eBayes(fit2) # 4. 提取结果表 res_hfd_vs_normal <- topTable(fit2, coef = "HFD_vs_Normal", number = Inf, adjust.method = "fdr", sort.by = "B") res_luteolin_vs_hfd <- topTable(fit2, coef = "Luteolin_vs_HFD", number = Inf, adjust.method = "fdr", sort.by = "B") res_luteolin_vs_normal <- topTable(fit2, coef = "Luteolin_vs_Normal", number = Inf, adjust.method = "fdr", sort.by = "B")进行较为详细的GSEA分析
10-14
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