【容斥】Four-tuples @山东省第九届省赛 F

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时间限制: 10 Sec 内存限制: 128 MB
题目描述
Given l1,r1,l2,r2,l3,r3,l4,r4, please count the number of four-tuples (x1,x2,x3,x4) such that li≤ xi≤ ri and x1≠x2,x2≠x3,x3≠x4,x4≠x1. The answer should modulo 10^9+7 before output.
输入
The input consists of several test cases. The first line gives the number of test cases, T(1≤ T≤ 10^6).
For each test case, the input contains one line with 8 integers l1,r1,l2, r2, l3,r3,l4,r4(1≤ li≤ ri≤ 10^9)
输出
For each test case, output one line containing one integer, representing the answer.
样例输入
1
1 1 2 2 3 3 4 4
样例输出
1

题意:
给你四个区间,要求每个区间选一个数组成一个四元组(x1,x2,x3,x4x1,x2,x3,x4),要求
x1≠x2,x2≠x3,x3≠x4,x4≠x1x1≠x2,x2≠x3,x3≠x4,x4≠x1

solution
1.先将四个区间长度的乘积作为答案
2.分别减去 x1=x2,x2=x3,x3=x4,x4=x1x1=x2,x2=x3,x3=x4,x4=x1 四种情况的组合数量(每种情况中未提及的变量在其区间中任选,即统计答案时直接乘区间长度)
3.因为减去 x1=x2x1=x2 和 x2=x3x2=x3 时会重复减去 x1=x2=x3x1=x2=x3 的情况,所以要加回来
类似的还有 x1=x2=x4,x1=x2=x4, x2=x3=x4,x2=x3=x4, x1=x3=x4,x1=x3=x4, x1=x2且x3=x4,x1=x2且x3=x4, x2=x3且x1=x4x2=x3且x1=x4
4.第一步的答案中应该减去1个x1=x2=x3=x4x1=x2=x3=x4,但是在第二步中减去了4个,第三步中又加了6个,所以总共加了2个,最终应该减去3个x1=x2=x3=x4x1=x2=x3=x4 的情况

#define IN_LB() freopen("C:\\Users\\acm2018\\Desktop\\in.txt","r",stdin)
#define OUT_LB() freopen("C:\\Users\\acm2018\\Desktop\\out.txt","w",stdout)
#define IN_PC() freopen("C:\\Users\\hz\\Desktop\\in.txt","r",stdin)
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;

int T;
const ll MOD = 1e9+7;
int main() {
//    IN_LB();
    scanf("%d",&T);
    while(T--) {
        ll l1,r1,l2,r2,l3,r3,l4,r4;
        ll maxl_1,minr_1,maxl_2,minr_2;
        scanf("%lld%lld%lld%lld%lld%lld%lld%lld",&l1,&r1,&l2,&r2,&l3,&r3,&l4,&r4);
        ll ans = (r1-l1+1)*(r2-l2+1)%MOD;
        ans = ans*(r3-l3+1)%MOD;
        ans = ans*(r4-l4+1)%MOD;
        //1==2
        maxl_1 = max(l1,l2);
        minr_1 = min(r1,r2);
        if(maxl_1<=minr_1) {
            ans = ((ans-(minr_1-maxl_1+1)*(r3-l3+1)%MOD*(r4-l4+1)%MOD)%MOD+MOD)%MOD;
        }
        //2==3
        maxl_1 = max(l2,l3);
        minr_1 = min(r2,r3);
        if(maxl_1<=minr_1) {
            ans = ((ans-(minr_1-maxl_1+1)*(r4-l4+1)%MOD*(r1-l1+1)%MOD)%MOD+MOD)%MOD;
        }
        //3==4
        maxl_1 = max(l3,l4);
        minr_1 = min(r3,r4);
        if(maxl_1<=minr_1) {
            ans = ((ans-(minr_1-maxl_1+1)*(r1-l1+1)%MOD*(r2-l2+1)%MOD)%MOD+MOD)%MOD;
        }
        //1==4
        maxl_1 = max(l1,l4);
        minr_1 = min(r1,r4);
        if(maxl_1<=minr_1) {
            ans = ((ans-(minr_1-maxl_1+1)*(r2-l2+1)%MOD*(r3-l3+1)%MOD)%MOD+MOD)%MOD;
        }
        //1==2&&2==3
        maxl_1 = max(l1,max(l2,l3));
        minr_1 = min(r1,min(r2,r3));
        if(maxl_1<=minr_1) {
            ans = (ans+(minr_1-maxl_1+1)*(r4-l4+1)%MOD)%MOD;
        }
        //1==2&&1==4
        maxl_1 = max(l1,max(l2,l4));
        minr_1 = min(r1,min(r2,r4));
        if(maxl_1<=minr_1) {
            ans = (ans+(minr_1-maxl_1+1)*(r3-l3+1)%MOD)%MOD;
        }
        //1==2&&3==4
        maxl_1 = max(l1,l2);
        minr_1 = min(r1,r2);
        maxl_2 = max(l3,l4);
        minr_2 = min(r3,r4);
        if(minr_1>=maxl_1&&minr_2>=maxl_2){
            ans = (ans+(minr_1-maxl_1+1)*(minr_2-maxl_2+1)%MOD)%MOD;
        }
        //2==3&&3==4
        maxl_1 = max(l2,max(l3,l4));
        minr_1 = min(r2,min(r3,r4));
        if(maxl_1<=minr_1) {
            ans = (ans+(minr_1-maxl_1+1)*(r1-l1+1)%MOD)%MOD;
        }
        //2==3&&1==4
        maxl_1 = max(l3,l2);
        minr_1 = min(r3,r2);
        maxl_2 = max(l1,l4);
        minr_2 = min(r1,r4);
        if(minr_1>=maxl_1&&minr_2>=maxl_2){
            ans = (ans+(minr_1-maxl_1+1)*(minr_2-maxl_2+1)%MOD)%MOD;
        }
        //3==4&&1==4
        maxl_1 = max(l1,max(l3,l4));
        minr_1 = min(r1,min(r3,r4));
        if(maxl_1<=minr_1) {
            ans = (ans+(minr_1-maxl_1+1)*(r2-l2+1)%MOD)%MOD;
        }
        //1==2&&2==3&&3==4
        maxl_1 = max(max(l1,l2),max(l3,l4));
        minr_1 = min(min(r1,r2),min(r3,r4));
        if(maxl_1<=minr_1){
            ans = ((ans-(minr_1-maxl_1+1)*3)%MOD+MOD)%MOD;
        }
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}
PyTorch强化学习实战(1)——强化学习(Reinforcement Learning,RL)详解 在本节中,开始进入探索强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 之旅,首先剖析了强化学习的独特之处及其与监督学习、无监督学习范式的关系。随后系统学习了强化学习的基础形式化框架及其内部关联机制,并深入讲解了马尔可夫过程 (Markov Process, MP)、马尔可夫奖励过程 (Markov Reward Process, MRP) 和马尔可夫决策过程 (Markov Decision Process, MDP),为后续学习奠定基础。 阅读详情

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