BZOJ 2751 [HAOI2012]容易题(easy)

本文介绍了一种求解特定条件下数列积之和的算法,通过离散化处理及快速幂运算,解决了给定范围内某些数值受限的数列元素组合问题。

Description
为了使得大家高兴,小Q特意出个自认为的简单题(easy)来满足大家,这道简单题是描述如下:
有一个数列A已知对于所有的A[i]都是1~n的自然数,并且知道对于一些A[i]不能取哪些值,我们定义一个数列的积为该数列所有元素的乘积,要求你求出所有可能的数列的积的和 mod 1000000007的值,是不是很简单呢?呵呵!


【题目分析】
离散化之后,对于有限制的位置特殊处理,没有限制的位置用快速幂就可以了。


【代码】

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define ll long long 
#define mod 1000000007
using namespace std;
ll ans;
int n,m,k;
int sum;
struct data{int pos,val;}a[100005];
bool operator<(data a,data b)
{return (a.pos==b.pos)?a.val<b.val:a.pos<b.pos;}
ll qpow(ll a,ll b)
{
    ll ans=1;
    for(int i=b;i;i>>=1,a=a*a%mod)
        if(i&1)ans=ans*a%mod;
    return ans;
}
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
    for(int i=1;i<=k;i++) scanf("%d%d",&a[i].pos,&a[i].val);
    sort(a+1,a+k+1);
    int tot=m;
    int sum=((ll)n*(n+1)/2)%mod,tmp=sum;
    ans=1;
    for(int i=1;i<=k;i++)
    {
        if(a[i].pos!=a[i-1].pos&&i!=1)
           (ans*=tmp)%=mod,tmp=sum,tot--;
        if(a[i].pos!=a[i-1].pos||a[i].val!=a[i-1].val)
            ((tmp+=mod)-=a[i].val)%=mod;
    }
    tot--;ans=ans*tmp%mod;
    printf("%lld\n",ans*qpow(sum,tot)%mod);
    return 0;
}
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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