图的计数

本文探讨了一种特殊的最短路径问题,其中路径需遍历全图,通过枚举最短路径并排除‘捷径边’,计算剩余边的组合方式。采用经典挡板问题组合与逆元算法求解,实现O(MlogN+N)的时间复杂度。
转:这题里介绍的最短路比较特殊,,这条最短路要遍历全图一遍,我们可以枚举最短路径,而组成最短路径需要N-1条边,一共有(N-2)!条可行的最短路径。

如果已经确定了最短路,我们肯定不会加入“捷径边”,就是让最短路有可能变短的边,一共有条。
于是我们可以把剩下的M-(N-1)条边可以选择成为N*N-种有向边中的一种。于是我们可以使用经典的挡板问题组合:
把N个相同的元素放进M个桶的方案数为
推得答案就是这个组c vxxv合数可以使用杨辉三角推出(期望得分60%),也可以使用逆元推m-(n-1)次。最后再乘以(n-2)!,就是答案了。时间复杂度为O(MlogN+N)可以通过全部数据。期望得分100%

#include<bits/stdc++.h>
#define N 100010
#define P 50010
#define inf 2147483647
#define rint register ll
#define ll long long
#define mod (ll)(1e9+7)
#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof (a))
#define open(x) freopen(x".in","r",stdin);freopen(x".out","w",stdout);
using namespace std;



ll ans,n,m;

ll a,b,c,f[N],finv[N];

ll sqr(ll x)
{	return x*x%mod;}

ll power(ll x,ll p)
{
	if(p==0)return 1;
	if(p&1) return x*sqr(power(x,p/2))%mod; else return sqr(power(x,p/2))%mod;
}

ll inv (ll x)
{return power(x%mod,mod-2);}

ll fact(ll x)
{
	ll ans=1;
	for(rint i=1;i<=x;i++)ans=ans*i%mod;
	return ans;
}

ll C(ll n,ll m)
{
	ll a=1,b=0;
	for(rint i=m+1;i<=n;i++)a=a*i%mod;
	b= fact(n-m) %mod; 
	return a*inv(b)%mod;
}

ll db(ll n,ll m)//n分成m份的方案数 
{
		return C(n+m-1 , m);
}

int main()
{
	open("pg");
	scanf("%lld%lld",&n,&m);
	ans= db(n*n - (n-1)*(n-2)/2 , m-(n-1)) * fact(n-2) %mod;
	printf("%lld",ans);
}
<think>好的,用户想查找如何用编程语言或工具扫描片并计数。我需要结合之前的引用内容来回答。首先,引用[3]提到数码管扫描和计数模块的设计,可能和像处理中的计数有关。引用[4]中的Python代码用于像检索,可以提取像特征,这可能对像扫描和计数有帮助。另外,引用[1]中的取模工具步骤可能涉及像处理,比如设置点阵参数,这可能和扫描片有关。用户的需求是扫描片并计数,可能是指统计片中的对象数量,或者像素计数。我需要分步骤说明方法,可能需要像处理库如OpenCV,或者使用Python的PIL库。首先,可能需要加载片,然后进行预处理,比如灰度化、二值化,然后使用轮廓检测来找到对象数量。引用[4]中的特征提取可以用在识别相似像,但计数的话可能需要更基础的像处理技术。 另外,用户可能想要的是生成点阵数据,如引用[1]中的取模工具,将像转换为点阵数据,这可能用于嵌入式显示。但用户的问题更偏向于计数,所以需要明确两种情况:一种是统计片中的物体数量,另一种是将像转换为点阵数据进行计数。需要结合这两种情况来回答。首先,使用编程方法,比如Python的OpenCV进行物体计数,然后提到取模工具的使用步骤,如引用[1],将像转换为点阵数据,可能用于硬件显示。然后给出代码示例,比如使用OpenCV的轮廓检测,统计物体数量,并引用相关步骤。还要生成相关问题,比如性能优化、不同编程语言实现、实时处理等。确保回答结构清晰,分步骤说明,并提供代码示例和工具使用步骤。需要确认引用是否正确,比如引用[3]中的计数模块是否适用于像处理,可能更多是数字电路的计数,但可以类比。引用[4]的特征提取可以用于像相似性,但计数需要不同的方法。需要确保答案准确,结合正确的引用部分,如取模工具步骤和像处理代码。</think>### 像扫描与计数的编程实现方法 #### 一、基于像处理的物体计数 1. **使用OpenCV库(Python)** 通过边缘检测、阈值分割或轮廓识别技术统计像中的物体数量: ```python import cv2 # 读取并预处理像 image = cv2.imread("input.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0) _, thresh = cv2.threshold(blurred, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找轮廓并计数 contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) print(f"检测到物体数量:{len(contours)}") ``` 2. **基于颜色/形状特征** 使用HSV颜色空间分割特定颜色目标,或通过形状匹配算法(Hu矩)识别特定形状对象[^4]。 #### 二、基于取模工具的像素级计数 引用取模工具的操作流程[^1]: 1. 导入像到取模工具(如PCtoLCD2002) 2. 设置参数: - 点阵尺寸:$w \times h$(如16x16) - 颜色模式:二值化阈值 3. 生成点阵数据(二进制或十六进制数组) 4. 统计非零像素数量: $$ \text{count} = \sum_{i=0}^{n} \text{data}[i] \neq 0 $$ #### 三、FPGA计数实现(硬件级) 参考引用[3]中的计数模块设计思路: 1. 通过CMOS传感器获取像数据流 2. 例化计数模块: - 行计数器:$\text{count\_h} \in [0,1280)$ - 列计数器:$\text{count\_v} \in [0,720)$ 3. 同步信号控制像素扫描时序
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