Balanced Domino Placements,CFGLR5F,Dp

本文介绍了一种基于动态规划和组合数学的算法,用于解决在特定条件下的行列匹配计数问题。通过枚举选择一定数量的行和列,计算可能的匹配方案数,考虑到行和列不能重复使用,算法利用DP技术进行高效计算。

正题

      Portal

      有些行是放不了的,直接标成1,有些列是放不了的,直接标记成1.

      考虑枚举选出i个竖着的和j个横着的,A为从所有0行中选出i个连在一起的,j个单个的 的方案数,B为从所有0列中选出j个连在一起的,i个单个的 的方案数,这里的行列不能重复,那么答案就是ABi!j!,AB很好理解,后面那两个阶乘考虑他们直接如何匹配就可以了。

      AB是什么呢?其实可以Dp,f[i][j]表示前i行分出j个连在一起的 的方案数。转移不多说

      A=f[h][j]*\begin{pmatrix} a-2*j\\i \end{pmatrix},a指的是0行的个数。B同理。

       然后暴力枚举ij算答案就可以了。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
 
const int N=3601;
int h,w,n;
int row[N],ver[N];
int f[N][N],g[N][N];
long long ans=0;
long long fac[N],inv[N];
const int mod=998244353;
 
long long ksm(long long x,long long t){
	long long tot=1;
	while(t){
		if(t&1) (tot*=x)%=mod;
		(x*=x)%=mod;
		t/=2;
	}
	return tot;
}
 
long long C(int x,int y){
	return fac[x]*inv[x-y]%mod*inv[y]%mod;
}
 
int main(){
	scanf("%d %d %d",&h,&w,&n);
	fac[0]=1;for(int i=1;i<=max(h,w);i++) fac[i]=fac[i-1]*i%mod;
	inv[max(h,w)]=ksm(fac[max(h,w)],mod-2);for(int i=max(h,w)-1;i>=0;i--) inv[i]=inv[i+1]*(i+1)%mod;
	int a,b,c,d;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%d %d %d %d",&a,&b,&c,&d);
		row[a]++;ver[b]++;
		if(a==c) ver[d]++;
		else row[c]++;
	}
	a=0,b=0;
	for(int i=1;i<=h;i++) if(row[i]>1){printf("0");return 0;}else if(row[i]==0) a++;
	for(int i=1;i<=w;i++) if(ver[i]>1){printf("0");return 0;}else if(ver[i]==0) b++;
	f[0][0]=1;g[0][0]=1;
	for(int i=1;i<=h;i++)
		for(int j=0;j<=min(i,a)/2;j++){
			f[i][j]=f[i-1][j];
			if(!row[i] && !row[i-1] && j) f[i][j]+=f[i-2][j-1],f[i][j]>=mod?f[i][j]-=mod:0;
		}
	for(int i=1;i<=w;i++)
		for(int j=0;j<=min(i,b)/2;j++){
			g[i][j]=g[i-1][j];
			if(!ver[i] && !ver[i-1] && j) g[i][j]+=g[i-2][j-1],g[i][j]>=mod?g[i][j]-=mod:0;
		}
	for(int i=0;i<=a/2;i++)
		for(int j=0;j<=min(a-i*2,(b-i)/2);j++)
			ans+=1ll*f[h][i]*C(a-i*2,j)%mod*g[w][j]%mod*C(b-j*2,i)%mod*fac[i]%mod*fac[j]%mod;
	printf("%I64d\n",ans%mod);
}

 

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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