2020.10.24【NOIP提高A组】模拟 总结

"博主分享了自己在编程竞赛中遇到的题目,涉及到数学和动态规划(DP)的综合运用。通过(K)叉树的概念,解释了如何解决关于方案数的问题,强调了对(K)进制计算和模运算的理解。尽管博主觉得自己在这方面的能力有待提高,但通过这次经验总结,意识到了数学知识在解决这类问题中的关键作用。"

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感觉自己好\(sb\)。。。

估分:\(0 + 30 + 0 + 0 = 30\)
考场:\(30 + 30 + 0 + 0 = 60\)

\(T1\)

\(Solution\ link\)

\(T2\)

我的心历路程+\(Solution\)

\(T3\)

可以发现,其实可以将合并化作\(K\)叉树。
而对于\(X\)\(Y\),只要不相同就可以化作\(0/1\)来做(只需要求方案数)
而每个叶子节点的贡献就是\((1/K)^dep\)
我们需要满足即可构造出一个方案。
把这个东西化作一个\(K\)进制的小数,而如果有进位的话,那每位和会减去\(K-1\),我们只需要判断当前每位和与\(n\)\(\mod (K - 1)\)情况下是否相等即可。
\(f[i][j][0/1]\)表示当前到了第\(i\)位,\(n\)\((1/k)^dep\)在进位以后之前的每位和为\(j\),最后一位是否为\(0\)的方案数。
在统计答案时,不仅要使\(j%(K-1)=n%(K-1)\),由于满足
所以我们可以通过计算得到\(m\)\((1/K)^dep\)在进位后的每位和\(o\),再判断一下\(i%(K-1)=m%(K-1)\)即可。

\(T4\)

\(Solution\ Access\)

总结

发现自己对于这种类型的题计算组合\(DP\)数学类。。。好渣。。。
数学的性质方面的知识掌握不全面。

"sgmediation.zip" 是一个包含 UCLA(加利福尼亚大学洛杉矶分校)开发的 sgmediation 插件的压缩包。该插件专为统计分析软件 Stata 设计,用于进行中介效应分析。在社会科学、心理学、市场营销等领域,中介效应分析是一种关键的统计方法,它帮助研究人员探究变量之间的因果关系,尤其是中间变量如何影响因变量与自变量之间的关系。Stata 是一款广泛使用的统计分析软件,具备众多命令和用户编写的程序来拓展其功能,sgmediation 插件便是其中之一。它能让用户在 Stata 中轻松开展中介效应分析,无需编写复杂代码。 下载并解压 "sgmediation.zip" 后,需将解压得到的 "sgmediation" 文件移至 Stata 的 ado 目录结构中。ado(ado 目录并非“adolescent data organization”缩写,而是 Stata 的自定义命令存放目录)目录是 Stata 存放自定义命令的地方,应将文件放置于 "ado\base\s" 子目录下。这样,Stata 启动时会自动加载该目录下的所有 ado 文件,使 "sgmediation" 命令在 Stata 命令行中可用。 使用 sgmediation 插件的步骤如下:1. 安装插件:将解压后的 "sgmediation" 文件放入 Stata 的 ado 目录。如果 Stata 安装路径是 C:\Program Files\Stata\ado\base,则需将文件复制到 C:\Program Files\Stata\ado\base\s。2. 启动 Stata:打开 Stata,确保软件已更新至最新版本,以便识别新添加的 ado 文件。3. 加载插件:启动 Stata 后,在命令行输入 ado update sgmediation,以确保插件已加载并更新至最新版本。4
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