第二类斯特林数【清华冬令营2018模拟】送你一个DAG

题目

1.1 Description
送你一个n 个点m 条边的DAG 和参数k, 定义一条经过l 条边的路径的权值为l^k.
对于i=1…n, 求出所有1 到i 的路径的权值之和, 对998244353 取模.
1.2 Input Format
第一行三个整数n; m; k, 分别表示DAG 的点数, 边数和参数.
接下来m 行, 每行两个整数ui; vi, 表示一条从ui 到vi 的有向边.
1.3 Output Format
共输出n 行, 第i 行一个整数, 表示i 号点的答案.
1.4 Sample
1.4.1 Input
6 8 2
1 2
1 3
1 5
2 4
3 2
3 4
3 6
4 6
1.4.2 Output
0
5
1
17
1
38
1.5 Constraints
对于前20% 的数据, n 2000;m 5000;
对于另10% 的数据, k = 1;
对于另20% 的数据, k =30;
对于100% 的数据, 1 n 100000; 1 m 200000; 0 k 500, 保证从1 出发可以到达每
个点, 可能会有重边.

题解

发现k的值比较小,那么不妨设f[i][x]表示到第i个点所有路径的x次方的和,使用二项式定理可以搞到nk2nk2

但是现在要搞到nk

f[i][x]=len(i)xf[i][x]=∑len(i)x
这里需要使用第二类斯特林树
第二类斯特林树表示的是把n个有特征的球放入m个没有特征的盒子的方案数(每一个盒子里面都至少有一个球),一般也可以用{ nmmn}或s[n][m]来表示

考虑一下

<think>好的,用户遇到了在Airflow 2.10.5中新增任务后状态为空的问题,需要解决以确保DAG能正常运行。首先,我得回忆一下Airflow中任务状态为空可能的原因。根据之前的经验引用资料,可能有几个方向需要检查。 首先,用户提到新增任务后状态为空。状态为空通常意味着任务没有被调度执行。可能的原因包括DAG的调度配置问题,比如start_date设置不合理,或者schedule_interval未正确配置。根据引用[4]中的内容,start_dateschedule_interval是关键参数,如果设置不当,可能导致任务无法触发。比如,如果start_date设置在未来时间,或者schedule_interval为None,任务就不会被调度。 接下来,DAG文件解析错误也是一个可能性。用户需要检查Airflow的日志,看看是否有解析错误。引用[3]中的例子显示,用户可能在代码中引入了语法错误或依赖问题,导致DAG无法正确加载。比如,未正确导入Operator或者参数设置错误。 另外,Web服务器缓存问题也可能导致界面显示异常。有时候即使DAG文件正确,浏览器缓存可能让用户看不到最新状态。这时候可以尝试清除缓存或重启Web服务器,如引用[2]提到的启动命令。 还有元据库同步的问题。用户新增任务后,可能需要执行据库迁移或升级操作。引用[1]中提到执行`airflow db upgrade`来升级据库,如果用户没有同步据库结构,可能导致元据不一致,任务状态无法更新。 此外,任务本身的定义是否有问题?比如,是否正确设置了Operator参数,任务是否在正确的DAG定义,是否有语法错误。引用[4]中的示例DAG结构,需要确认用户的任务是否正确嵌套在DAG上下文中。 用户可能需要逐步排查这些方面:检查DAG的调度参数,确认start_dateschedule_interval;查看日志是否有错误;重启组件或清除缓存;执行据库升级;验证任务定义的正确性。根据引用资料中的解决方案,这些步骤应该能帮助用户定位问题并解决状态为空的情况。</think>### Airflow 2.10.5 新增任务后状态为空的解决方案 #### 1. 检查DAG调度配置 - **问题根源**:状态为空通常表示任务未被调度。需验证DAG的$start\_date$$schedule\_interval$配置是否符合预期[^4]。 - **操作步骤**: - 确保$start\_date$是过去时间(例如:`days_ago(1)`),且$schedule\_interval$不为`None`(例如:`@daily`或`timedelta(hours=1)`) - 示例代码: ```python from airflow import DAG from datetime import datetime, timedelta dag = DAG( 'my_dag', start_date=datetime(2023, 1, 1), # 必须是过去时间 schedule_interval='@daily', # 明确调度周期 catchup=False ) ``` #### 2. 验证DAG文件解析 - **问题根源**:DAG文件存在语法错误或依赖缺失会导致任务无法加载[^3]。 - **操作步骤**: - 查看Airflow日志:`airflow webserver``airflow scheduler`日志中搜索`ERROR`关键字 - 执行DAG文件校验:`python your_dag_file.py` 检查是否有Python语法错误 #### 3. 刷新Web服务器缓存 - **问题根源**:浏览器缓存可能显示过时的DAG状态[^2]。 - **操作步骤**: ```bash # 重启Web服务器 airflow webserver --port 8081 --pid /tmp/airflow-webserver.pid --daemon # 清除浏览器缓存或使用无痕模式访问 ``` #### 4. 同步元据库 - **问题根源**:新增任务后未更新据库结构可能导致状态异常[^1]。 - **操作步骤**: ```bash # 执行据库迁移(生产环境需先备份) airflow db upgrade # 重启Scheduler airflow scheduler --daemon ``` #### 5. 任务定义验证 - **问题根源**:任务未正确关联DAG对象或缺少触发件[^4]。 - **正确示例**: ```python from airflow.operators.bash_operator import BashOperator task = BashOperator( task_id='my_task', bash_command='echo "Hello Airflow"', dag=dag # 必须显式绑定DAG对象 ) ``` --- ###
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