jzoj 5351. 【NOIP2017提高A组模拟9.7】简单无向图

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Solution

这题有好几个做法,这里介绍两个

Solution 1

(这似乎是网上的正解)
From zsjzliziyang

设f[ i ][ j ]表示度数为1、2的点个数分别为i,j时答案。
分为下面的4种情况
1:当t2为0时我们新增若干条长度为2的链,我们将不会在这些链中间加其他任何点
2:新增形如1-2-1的一条新链
3:在条链的一个位置加入两个为2的点
4:把某一条链拆掉,将其中度数为2的点与3个新的点构成一个新的环
这个方法最关键的地方就是它是把一条链中间的度数为2的点和3个新的点构成一个环,很大程度上避免了在环中间加入新的数导致很难搞重复的窘境

然后进行DP即可
但因为本题有更快的方法,所以作者未打出来
详情可转至zsjzliziyang的文章

Solution 2

这解法我还是打了的[小庆幸]

Mentality

由于点的度数只有1,2两种,图的组成一定是若干条链与若干个环,设度数为1,2点的个数分别为c1,c2。

一条链两端有两个度数为1的点,于是链的条数k确定了k=c1/2(c1为奇数则无解)。

首先考虑c1个点两两匹配的方案数,考虑将c1个点放到左右两边对齐的方案,即A(c1,c1/2),然后对齐的一对点互相交换是同一种方案,即每种方案算重复2(c1/2)次。综上c1个点两两匹配方案数为A(c1,c1/2)/(2(c1/2))。

然后考虑c2个点怎么分配。枚举x表示分配x个点组成链,c2-x个点组成环,先乘上系数C(c2,x)。

设f[i]表示i个点插进k条链的方案,只需考虑i有几个位置可插。之前已经插入i-1个点,因此有i-1+k个位置可插,递推式:

f[0]=1
f[i]=f[i-1]*(i-1+k)

设g[i]表示i个点组成若干环的方案,分两种情况:1.i与前面两点新建三元环 2.i插入到之前某个环 递推式:

g[0]=1
g[i]=g[i-3]C(i-1,2)+g[i-1](i-1)

最终答案即为:
sigma(f[x]*g[c2-x]*C(c2,x))

预处理阶乘逆元,组合数可以O(1)算出,f,g可以O(n)递推,答案也可O(n)计算,总复杂度O(n)

Code

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#define MO 998244353
#define N 2001
#define open(x) freopen(x".in","r",stdin);freopen(x".out","w",stdout);
using namespace std;
int i,n,a;
long long ans,t,tot,p[3],f[N],g[N],inv[5001],inc[5001];
long long ksm(long long x,int y)
{
    long long sum=1;
    while (y)
    {
        if (y&1)sum=sum*x%MO;
        x=x*x%MO;
        y>>=1;
    }
    return sum;
}
long long C(long long x,long long y)
{
	return inv[x]*inc[y]%MO*inc[x-y]%MO;
}
int main()
{
    open("graph");
    inv[1]=inv[0]=1;
    for (i=2;i<=5000;i++)  
        inv[i]=inv[i-1]*i%MO;
    inc[5000]=ksm(inv[5000],MO-2);
    for (i=4999;i>=0;i--)
        inc[i]=inc[i+1]*(i+1)%MO;
    scanf("%d",&n);
    for (i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&a);
        p[a]++;
    }
    tot=p[1]/2;
    if (p[1]%2!=0) 
    {
        printf("0");
        return 0;
    }
    t=inc[tot]*inv[p[1]]%MO*ksm(ksm(2,tot),MO-2)%MO;
    f[0]=g[0]=1;
    for (i=1;i<=p[2];i++)
    {
        f[i]=f[i-1]*(i-1+tot)%MO;
        g[i]=g[i-1]*(i-1)%MO;
        if (i>=3) g[i]=(g[i]+g[i-3]*C(i-1,2))%MO;
    }
    for (i=0;i<=p[2];i++)
        ans=(ans+f[i]*g[p[2]-i]%MO*C(p[2],i)%MO)%MO;
    printf("%lld",t*ans%MO);
    return 0;
}
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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