1708: 01串也疯狂之光棍也有伴

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题目描述:

话说春节那天,小明和晓明在实验室刷题。刷着刷着小明觉得累了,就邀请晓明一起看春晚。晓明觉得小明很无聊,不想理小明,但是小明很会磨嘴皮子,晓明耐不住小明的胡嘴蛮缠,于是和小明一起看起春晚来。

小明顿时觉得倍儿爽啊! 可是一看,“wocao”,“最炫小苹果”,小明顿时觉得很伤心。 “连小苹果都有伴了。。。呜呜。。。。” 晓明看到小明哭了,就想安慰他,可是怎么安慰呢!  
晓明陷入了沉思,忽然,晓明灵光一闪,想借一下出题名义,让小明开心起来。于是晓明对小明说,既然小苹果都有伴了,那我们两光棍离脱单也不远了吧! 。。。。噼噼啪啦,晓明对小明说不然我们也来让光棍有个伴吧! 正好,正值我们学校的校赛,我们就以光棍为名,来出一道题。小明听到要出题,立马起了劲。。。他们认为“11”是光棍成双成对的标志,于是, 小明和晓明想问下你们,对于一个长度为n的01串,到底有多少串是含有“11”子串的呢? 。。。聪明的你,相信你已想到怎么AC了。 
例如长度为2的有“11”一个符合条件的01串;  
        长度为3的有“111”,“110”,“011”三个符合条件的串;

        长度为4的有“1111”,“1101”,“1100”,“0011”,“1011”,“0111”,“0110”,“1110”八个符合条件的串。

输入:

有T组数据输入。(T<=1000); 
每组数据只有一行,一个正整数n(1<=n<=10^6)

输出:

对于每组数据输出一行结果,对1000000007取模。

样例输入:

3
1
4
5

样例输出:

0
8
19

code:

举个栗子:

当i为4时,我们考虑一下,如果在第3位之前加上0,还是加上1

加上0时,我们发现,此时满足要求的个数为,在i=3的时候的个数

加上1时,发现,此时有两种可能:

1.当第三位(从后往前数)为1时,那么无论后面如何,都满足条件

2.当第三位为(从后往前数)为0时,那么此时符合要求的个数为,在i=2时满足的个数

所以就有了下面的公式:

dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+2^i-2

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<stdio.h>
using namespace std;
const long long mod=1e9+7;
const int maxn=1e6+50;
long long dp[maxn]; 
int main()
{
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	dp[2]=1;dp[3]=3;
	long long num=4;
	for(int i=4;i<maxn;i++){
		dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+num;
		dp[i]%=mod;
		num=num*2%mod;
	}
	int ttt;
	scanf("%d",&ttt);
	while(ttt--){
		int n;
		scanf("%d",&n);
		printf("%lld\n",dp[n]);
	}
	return 0;
 } 

 

YOLO26算法星形目标识别+训练好的模型+100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):[星星(Star)] 【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 85 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.8477 Precision | 1.0000 Recall | 0.9954 train/box_loss | 0.8235 train/cls_loss | 0.7275 val/box_loss | 0.7248 val/cls_loss | 0.9621 【训练过程分析】 85 轮训练后,我们得到了一个 mAP50 为 0.9950 的模型,这真是让人惊喜的成绩。一开始,模型的训练过程进展非常迅速,loss 在前 20 轮内从 1.5000 下降到 1.0000 附近,此后,loss 依然保持稳步下降,但速度明显放缓,特别是在第 30 轮到第 50 轮之间,loss 曲线进入了一个平台期,大约在 0.85 附近徘徊了 10 轮,直到第 60 轮左右才再度加速下降。这样的表现说明模型在前期阶段收敛良好,但到了后期,确实需要更多的训练轮次以确保模型的稳定性。 在验证集上,val_loss 保持平稳,没有出现明显的波动,这进一步证明了模型没有过拟合。然而,我们注意到在第 80 轮和第 85 轮之间,val_loss 似乎有所微弱的反弹,尽管这种波动并不显著。在训练集上,前 50 轮训... 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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