codeforces EC52 div2E. Side Transmutations(组合数学)

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档) SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心... 立即下载

题意

给定一个字符集的大小∣A∣|A|∣A∣,可以从中选取nnn个字符(可重复)组成一个字符串,这里规定,字符串SSS若经过以下一系列变化所得的字符串TTT,那么认为S==TS == TS==T。

  1. 选取有效的bib_ibi​,令 k=bik = b_ik=bi​。
  2. 取字符串SSS的前kkk个字符组成一个字符串SpreS_{pre}Spre​。
  3. 取字符串SSS的后kkk个字符组成一个字符串SsufS_{suf}Ssuf​
  4. 将Spre,SsufS_{pre},S_{suf}Spre​,Ssuf​各自翻转并交换组成新的字符串T。

输入规定b0&lt;bi&lt;bi+1&lt;⋯&lt;bkb_0&lt;b_i&lt;b_{i+1} &lt; \dots &lt; b_kb0​<bi​<bi+1​<⋯<bk​,且bib_ibi​可以任选多次。问能组成多少个不同的字符串。

题解

对于给定的0&lt;bi&lt;bi+1&lt;⋯&lt;bk0 &lt; b_i &lt; b_{i+1} &lt; \dots &lt; b_k0<bi​<bi+1​<⋯<bk​,对于这些操作,现把问题转换一下,实际上就是对[bk−1,bk),[bk−2,bk−1)…,[0,b1)[b_{k-1},b_{k}),[b_{k-2},b_{k-1})\dots,[0,b_1)[bk−1​,bk​),[bk−2​,bk−1​)…,[0,b1​)进行操作,每个区间之间都互不相关,可以看成独立的n个事件组成一个大事件,即对应的乘法原理,n个事件的方案相乘。设每个区间满足条件的字符串个数为cnticnt_icnti​。
cnticnt_icnti​为长度为iii的字符串的对数。分为两种情况考虑,将左边的串称为L,右边称为R,设S=∣A∣iS = |A|^iS=∣A∣i

  1. 翻转后 R = L ,那么只有S种
  2. 翻转后 R != L,那么有∁S2\complement_{S}^{2}∁S2​种

总和为∣A∣2i+∣A∣i2\frac{|A|^{2i}+|A|^i}{2}2∣A∣2i+∣A∣i​
对于每个区间都有cntlencnt_{len}cntlen​个字符串可选 。那么总的方案数为
cntb1∏i=2kcntbi−bi−1∗∣A∣n−2bkcnt_{b_1}\prod_{i=2}^{k}cnt_{b_i-b_{i-1}} *|A|^{n-2b_k}cntb1​​∏i=2k​cntbi​−bi−1​​∗∣A∣n−2bk​

代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod =  998244353;
const int maxn = 2e5+5;
ll pow_mod(ll x, ll n) {
	ll res = 1;
	while(n) {
		if(n&1) res = res*x%mod;
		x = x*x%mod;
		n >>= 1;
	}
	return res;
}
ll n,m,A,inv;
ll b[maxn];
ll get(ll i) { // cnt_i
	return (pow_mod(A,2*i)+pow_mod(A,i))%mod*inv%mod;
}

int main() {
	inv = pow_mod(2,mod-2);
	scanf("%lld%lld%lld", &n, &m, &A);
	ll mx;
	for(int i = 1; i <= m; ++i) {
		scanf("%lld", &b[i]);
		mx = b[i];
	}
	for(int i = m; i >= 1; --i)
		b[i] = b[i]-b[i-1];
	ll AL = pow_mod(A,n-2*mx);
	ll ans = 1;
	for(int i = 1; i <= m; ++i) {
		ans = (ans*get(b[i]))%mod;
	}
	ans = ans*AL%mod;
	printf("%lld\n", ans);
	return 0;
}
YOLOv8作物病害检测实战源码 这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。 立即下载

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