HDU 2082 找单词 [母函数问题]

本文介绍了一种利用母函数解决特定组合问题的方法——找出由给定字母集构成且价值不超过50的所有单词的数量。文章详细解释了普通母函数的概念,并提供了一段C语言代码示例。

找单词

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Problem Description
假设有x1个字母A, x2个字母B,..... x26个字母Z,同时假设字母A的价值为1,字母B的价值为2,..... 字母Z的价值为26。那么,对于给定的字母,可以找到多少价值<=50的单词呢?单词的价值就是组成一个单词的所有字母的价值之和,比如,单词ACM的价值是1+3+14=18,单词HDU的价值是8+4+21=33。(组成的单词与排列顺序无关,比如ACM与CMA认为是同一词)。
 

Input
输入首先是一个整数N,代表测试实例的个数。
然后包括N行数据,每行包括26个<=20的整数x1,x2,.....x26.
 

Output
对于每个测试实例,请输出能找到的总价值<=50的单词数,每个实例的输出占一行。
 

Sample Input
2
1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
9 2 6 2 10 2 2 5 6 1 0 2 7 0 2 2 7 5 10 6 10 2 10 6 1 9
 

Sample Output
7
379297

一开始我想着这道题大概可以用背包问题解决,但担心可能枚举情况过多最后导致超时。于是百度了一下题解,发现了一个新的名词母函数。
母函数据网上所言分为普通母函数和指数母函数。在此题上只用使用普通母函数。
 
普通母函数可以用于解决“带价值及数量的复数种类物品,从中取出固定价值的方案数”问题。在此题中我们可以枚举固定价值1-50从而求出小于等于50的价值单词取法数量。
母函数解决此类问题的原理在于多项式乘法底数相乘指数相加的特性,而这刚好贴合于组合问题。
比如你同时取出了价值1,2,3的三个种类物品各一件,此时你手中的价值为6 ,用多项式乘法就表示为x^1*x^2*x^3=x^6,此时x的六次方的六就代表着取出这三个物件后的价值。
而且我们都知道多项式乘法时,某一多项式的每一项都会与另一多项式的每一项相乘。于是我们就能构造一种取与不取的形式。
假设现在有价值1,2,3的三个种类物品各一件,问你能取出多少种价值,每种价值有多少种取法。在之前的例子时,x的某次方参与计算代表取了他,那么不取明显就是1,也就是大多数人所说的x^0,那么用(1+x^1)*(1+x^2)*(1+x^3)这个式子就能表达三个物品取或不取的全部情况,计算结果是1+x^1+x^2+x^3+x^4+x^5+x^6,则说明可以取出1-6这六种价值情况,而且每种情况的可能情况都是1。

通过以上的知识就可以求出“从带价值及数量的复数种类物品中取固定价值的方案数”

以下是代码:
#include<stdio.h>
int main(){
    int c1[51],c2[51],num[27],n,i,j,k;
    scanf("%d",&n);
    while(n--){
        for(i=0;i<=51;i++){
            c1[i]=0;
            c2[i]=0;
        }
        for(i=1;i<=26;i++)
            scanf("%d",&num[i]);
        c1[0]=1;
        for(i=1;i<=26;i++){
            for(j=0;j<=50;j++)
                for(k=0;k<=num[i];k++)
                    if(j+k*i<=50)
                        c2[j+k*i]+=c1[j];
                    else
                        break;
            for(int j=0;j<=50;j++){
                c1[j]=c2[j];
                c2[j]=0;
            }
        }
        int ans=0;
        for(i=1;i<=50;i++)
            ans+=c1[i];
        printf("%d\n",ans);
    }
}
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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