[ABC180F] Unbranched

图论基础:从七桥问题到现代网络结构的数学语言 图论以点与边的抽象模型揭示现实世界中复杂关系的本质。从欧拉解决七桥问题出发,发展出度数、连通性、同构等核心概念,并通过邻接矩阵实现计算机化处理。其应用涵盖社交网络距离计算、死锁检测、资源分配优化及最小覆盖选址等。关键定理如握手定理、矩阵幂表示路径数,以及独立集与覆盖集的互补关系,构建了从理论到实践的完整体系。掌握图论,即掌握了理解与优化现代信息系统的底层逻辑。 阅读详情

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引

A T AT AT 的题面大多数情况下都挺人性的

解法

考虑分析三个限制:
− - − 图中无自环 : 对于构造图时特判大小为 1 1 1 的环
− - − 每个点度数最多为 2 2 2 : 仔细想想,这个限制翻译过来就是图中每一个连通块是一个 链 或者 环 , 不可能是 团 或者 树
− - − 所有连通块最多恰好有 L L L 个点 : : : 没什么好说的, D P DP DP 的时候限制一下或者装进 D P DP DP 状态里转移

设计状态 :

f i , j : 选 i 个点,构成的图中联通块的大小不超过 j 的合法方案数 f_{i,j} :选i个点,构成的图中联通块的大小不超过j的合法方案数 fi,j​:选i个点,构成的图中联通块的大小不超过j的合法方案数
那么 a n s = f n , m ans=f_{n,m} ans=fn,m​

状态转移 :

分别讨论加入的新的联通块是链或环的情况即可
链 :
f i , j ← ∑ k = 1 min ⁡ { i , j + 1 , L } f i − k , j − ( k − 1 ) ∗ C k − 1 n − ( i − k ) − 1 ∗ k ! 2 注意 k = 1 的情况单独讨论 f_{i,j} \gets \sum_{k=1}^{\min\{i,j+1,L\}}f_{i-k,j-(k-1)} *C^{n-(i-k)-1}_{k-1} *\frac{k!}{2}\\ 注意k=1的情况单独讨论 fi,j​←k=1∑min{i,j+1,L}​fi−k,j−(k−1)​∗Ck−1n−(i−k)−1​∗2k!​注意k=1的情况单独讨论
环 :
f i , j ← ∑ k = 2 m i n ( i , j , L ) f i − k , j − k ∗ C k − 1 n − ( i − k ) − 1 ∗ ( k − 1 ) ! 2 一样的,注意 k = 2 的情况单独讨论 f_{i,j} \gets \sum_{k=2}^{min(i,j,L)} f_{i-k,j-k}*C^{n-(i-k)-1}_{k-1} * \frac{(k-1)!}{2}\\ 一样的,注意k=2的情况单独讨论 fi,j​←k=2∑min(i,j,L)​fi−k,j−k​∗Ck−1n−(i−k)−1​∗2(k−1)!​一样的,注意k=2的情况单独讨论

Code :
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <vector>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 307,M=300,INF=0x3f3f3f3f;
const ll mod=1e9+7 ,inv2=500000004;
int n,m,L;
ll ans;
ll f[N][N],fac[N],ifac[N];
void init() {
    for(int i=0;i<=n;i++) for(int j=0;j<=m;j++)
        f[i][j]=0;
}
ll qpow(ll ba,ll pow) {
    ll res=1; while(pow) {
        if(pow&1) res=res*ba%mod;
        ba=ba*ba%mod,pow>>=1;
    } return res;
} 
void pre() {
    fac[0]=1; for(int i=1;i<=M;i++) fac[i]=fac[i-1]*i%mod;
    ifac[M]=qpow(fac[M],mod-2); for(int i=M;i;i--) ifac[i-1]=ifac[i]*i%mod;
}
ll C(ll x,ll y) { return fac[x]*ifac[y]%mod*ifac[x-y]%mod; }
void work(int lim) {
	f[0][0]=1;
    for(int i=1;i<=n;i++) {
        for(int j=0;j<=m;j++) {
            for(int k=1;k<=min(j+1,min(lim,i));k++) {
                f[i][j]=(f[i][j]+f[i-k][j-(k-1)]*C(n-(i-k)-1,k-1)%mod*(k>1?fac[k]*inv2%mod:1)%mod)%mod;
                if(k>1) f[i][j]=(f[i][j]+f[i-k][j-k]*C(n-(i-k)-1,k-1)%mod*(k>2?fac[k-1]*inv2%mod:1)%mod)%mod;
            }
        }
    }
}
int main() {
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&L);
    pre();
    work(L),ans=f[n][m];
    init(),work(L-1);
//    printf("%lld\n",ans);
    printf("%lld\n",((ans-f[n][m])%mod+mod)%mod);
}
    

YOLO26算法固态硬盘识别+训练好的模型+118张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[SSD 2280(SSD 2280)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 75 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9014** mAP50-95 | 0.8244 Precision | 0.8682 Recall | 0.8599 train/box_loss | 0.4835 train/cls_loss | 0.8981 val/box_loss | 0.4427 val/cls_loss | 1.3311 【训练过程分析】 训练初始,我在日志里看到 loss 曲线迅速下滑,心情挺放松的。前 20 轮,训练 loss 从初始值 1.5 左右直线下探到 0.5,此时 mAP50 预期从 0.7 提升到 0.85,但实际仅爬升至 0.80,显示模型在快速学习基本特征。从第 21 轮到 50 轮,mAP50 从 0.80 稳步增长到 0.88,但曲线却开始进入平台期,loss 下降缓慢,从 0.5 压缩到 0.45。到了第 75 轮,mAP50 依旧徘徊在 0.88 水平,训练 loss 降至 0.4835,但 val_loss 仅略有降低,稳定在 0.44。这种状况表明模型在后期出现了轻微的资源浪费,未充分挖掘数据中的细节信息。从第 51 轮到第 75 轮,训练曲线显得十分枯燥,仿佛模型进入了一种“稳定但缓慢”的训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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