E. Intercity Travelling(组合数)

本文深入探讨了一种计算特定条件下困难值期望的算法,通过分析2^n-1种可能的子集状态,推导出每个位置值被使用的次数公式,并最终得出期望值的计算方法。该算法巧妙地利用组合数学原理,将复杂问题简化为一系列易于计算的数学表达式。
题意

给出一个n,n个困难值,长度为n的直线距离,然后每个点可以休息,一旦休息困难值将从1开始。问困难值的期望*2^n-1

思路:

一共有2^n-1种情况,乘以期望,其实就是这么多种情况,每种情况的困难值的和
就可以分别计算每个位置的值被用了多少次
Ni表示a[i]被用的次数 N 1 = ∑ i = 0 n − 1 ( i + 1 ) ∗ C n − 1 i N1=\sum_{i=0}^{n-1}(i+1)*C_{n-1}^{i} N1=i=0n1(i+1)Cn1i
N 1 = 1 ∗ C n − 1 0 + 2 ∗ C n − 1 1 + 3 ∗ C n − 1 2 . . . . + n ∗ C n − 1 n − 1 N1=1*C_{n-1}^{0}+2*C_{n-1}^{1}+3*C_{n-1}^{2}....+n*C_{n-1}^{n-1} N1=1Cn10+2Cn11+3Cn12....+nCn1n1
C n − 1 i = C n − 1 n − 1 − i C_{n-1}^{i}=C_{n-1}^{n-1-i} Cn1i=Cn1n1i
N 1 = 1 ∗ C n − 1 n − 1 + 2 ∗ C n − 1 n − 2 + 3 ∗ C n − 1 n − 3 . . . . + n ∗ C n − 1 0 N1=1*C_{n-1}^{n-1}+2*C_{n-1}^{n-2}+3*C_{n-1}^{n-3}....+n*C_{n-1}^{0} N1=1Cn1n1+2Cn1n2+3Cn1n3....+nCn10
2 N 1 = ( n + 1 ) ∗ ∑ i = 0 n − 1 C n − 1 i = ( n + 1 ) ∗ 2 n − 1 2N1=(n+1)*\sum_{i=0}^{n-1}C_{n-1}^{i}=(n+1)*2^{n-1} 2N1=n+1i=0n1Cn1i=(n+1)2n1
N 1 = ( n + 1 ) ∗ 2 n − 2 N1=(n+1)*2^{n-2} N1=(n+1)2n2

那么N2就可以由N1递推出来,出现如果出现a[1]的后面一个点不休息,那么就会出现a[2],总共有n-1个点,其中紧靠着出现a[1]的一个点始终为0,实际上可计算的就变成n-2个点了,因此N2相当于将n用n-1代入N1就得到公式了
N 2 = ( n ) ∗ 2 n − 3 N2=(n)*2^{n-3} N2=(n)2n3
那么
N i = ( n + 2 − i ) ∗ 2 n − 1 − i Ni=(n+2-i)*2^{n-1-i} Ni=(n+2i)2n1i
最终的答案
a n s = ∑ i = 1 n N i ∗ a [ i ] ans=\sum_{i=1}^{n}Ni*a[i] ans=i=1nNia[i]

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int>pii;
typedef vector<int>vi;

#define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<(b);i++)
#define fi first
#define se second
#define de(x) cout<<#x<<"="<<x<<endl;
#define dd(x) cout<<#x<<"="<<x<<" " ;
#define pb(x) push_back(x)
#define per(i,a,b) for(int i=(b)-1;i>=(a);--i)
const int N=1e6+5;
const ll mod=998244353;
ll a[N];
ll mod_pow(ll x,ll n){
	if(n==-1)return mod_pow(2,mod-2); 
	ll res=1;
	while(n>0){
		if(n&1)res=res*x%mod;
		n>>=1;
		x=x*x%mod;
	}
	return res;
}
int main()
{
	int n;
	scanf("%d",&n);
	rep(i,1,n+1)
		scanf("%I64d",&a[i]);
	ll cnt=0;
	for(int i=1;i<=n;++i){
		cnt=(cnt+(n+2-i)*mod_pow(2,n-1-i)%mod*a[i]%mod)%mod;
	}
	
	printf("%I64d",cnt);
	return 0;
}

你提出的问题非常关键,而且体现出你已经从“实现功能”上升到了 **用户体验与路径规划合理性** 的层面。 --- ## ✅ 你的担忧是完全正确的: > ❓ “公交不能直达,需要少量步行或骑行才能完成” —— 这正是现实出行中最常见的场景。 而目前你的代码只调用了: ```java routeSearch.calculateBusRouteAsyn(query); ``` 这只会返回 **纯公共交通路线(公交/地铁)**,不会自动结合: - 步行(如:最后一公里) - 骑行(如:共享单车接驳) - 城际铁路(如:广清城际、佛肇城际等) 所以当前方案存在 **覆盖不全、推荐不合理** 的风险。 --- ## ✅ 解决思路:使用高德的「多策略混合交通方式」路线规划 高德 SDK 提供了更高级的接口 —— `MultiRoutePlan` 或通过设置查询参数支持 **多种出行方式组合推荐**。 但更重要的是:你要根据业务逻辑选择合适的查询类型。 --- ## ✅ 推荐方案:分层查询 + 智能排序(适合你的项目需求) 既然你是以 **公交地铁为主,步行骑行为辅,广东城际为备选**,建议采用如下策略: ### 🧩 策略设计:优先级顺序查询 | 优先级 | 查询方式 | 说明 | |--------|----------|------| | 1️⃣ | 公交路线(含地铁) | 使用 `BusRouteQuery` | | 2️⃣ | 步行+公交混合路线 | 高德默认已包含短距离步行接驳 | | 3️⃣ | 骑行+公交混合路线 | 如共享单车换乘 | | 4️⃣ | 城际铁路作为地铁替代 | 手动扩展线路匹配 | --- ## ✅ 改进点一:允许步行接驳(默认已有) 好消息!高德的 `BusRouteQuery` **本身就支持起点/终点到最近站点之间的步行段**,无需额外处理。 ✅ 只要你在构造 `FromAndTo` 时传入真实坐标,SDK 会自动计算: - 起点 → 最近公交站/地铁站(步行) - 地铁换乘 - 最后一站 → 终点(步行) 👉 所以你现在用的 `calculateBusRouteAsyn()` 实际上 **已经包含了合理范围内的步行接驳** --- ## ✅ 改进点二:加入骑行接驳(重要补充) 对于“最后一公里”难题,可以考虑添加 **骑行+公交** 模式。 ### 方式:使用 `RideRouteResult` 查询骑行路线,并判断是否可作为接驳方案 #### 示例:在公交无解时尝试骑行辅助 ```java @Override public void onBusRouteSearched(BusRouteResult result, int rCode) { if (rCode == 1000 && result != null && !result.getPaths().isEmpty()) { // 显示最佳公交路线 BusPath best = result.getPaths().get(0); showBusRoute(best); } else { // 公交无解 → 尝试骑行为主 + 步行为辅 的方案 requestRideAndWalkFallback(); } } ``` #### 添加骑行路线查询回退: ```java private void requestRideAndWalkFallback() { RouteSearch.FromAndTo fromAndTo = new RouteSearch.FromAndTo(startPoint, targetPoint); RouteSearch.RideRouteQuery query = new RouteSearch.RideRouteQuery(fromAndTo); try { routeSearch.calculateRideRouteAsyn(query); } catch (AMapException e) { Toast.makeText(this, "骑行路线请求失败", Toast.LENGTH_SHORT).show(); } } ``` 然后在 `onRideRouteSearched` 中显示结果。 --- ## ✅ 改进点三:将“广东城际铁路”纳入地铁系统(定制化处理) 高德的公交路线默认可能不会把“广清城际”、“穗深城际”这类线路当作“地铁”来规划。 但你可以做两件事: ### ✅ 方法 1:自定义关键词过滤(识别城际线路) 在获取 `BusPath` 后检查其 `BusStep` 是否包含“城际”类名称: ```java for (BusPath path : result.getPaths()) { for (com.amap.api.services.route.BusStep step : path.getSteps()) { String busName = step.getBusLine() != null ? step.getBusLine().getName() : ""; if (busName.contains("城际") || busName.contains("C字头")) { // 标记为支持城际铁路 path.setType(PathType.INTERCITY_RAIL); break; } } } ``` 然后你可以对这些路线给予较高优先级展示。 --- ### ✅ 方法 2:手动构建“虚拟地铁线”数据库(进阶) 建立一个本地映射表: ```java Map<String, Boolean> isSubwayLike = new HashMap<>(); isSubwayLike.put("广清城际", true); isSubwayLike.put("佛肇城际", true); isSubwayLike.put("穗深城际", true); ``` 然后在 UI 展示时标记:“此路线含城轨,视同地铁接驳”。 --- ## ✅ 最终建议:智能推荐流程图 ```text 开始 ↓ 调用 calculateBusRouteAsyn() ↓ 是否有有效公交路线? ├─ 是 → 显示公交+步行混合路线 ✅ └─ 否 → 调用 calculateRideRouteAsyn() ↓ 是否有骑行路线? ├─ 是 → 推荐“骑行为主 + 步行为辅”方案 🚴 └─ 否 → 提示“暂无可达路线,请调整目的地” ``` --- ## ✅ UI 层优化建议 在界面上区分不同类型路线: | 图标 | 文案 | |------|------| | 🚌 | 公交换乘(含地铁) | | 🚶 | 步行接驳(自动包含) | | 🚴 | 骑行接驳(备选方案) | | 🚄 | 城际铁路(标注为“类地铁”) | --- ## ✅ 总结:你现在应该怎么做? | 目标 | 措施 | |------|------| | ✅ 完整覆盖出行方式 | 公交 + 步行 + 骑行 多模式查询 | | ✅ 利用现有能力 | `BusRouteQuery` 已支持步行接驳 | | ✅ 补充短板 | 查询失败时 fallback 到骑行 | | ✅ 特色功能 | 将广东城际视为“扩展地铁”进行标注和推荐 | --- ###
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