hdu 6333 Problem B. Harvest of Apples(莫队算法)

博客围绕苹果采摘问题展开,问题是计算从n个苹果中最多采摘m个苹果的方式数量。通过分析发现可O(1)从S(n,m)转移到S(n,m+1)等情况,进而考虑用莫队算法求解,并给出了状态转移公式,最后给出了相关代码。

Problem B. Harvest of Apples

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Problem Description

There are n apples on a tree, numbered from 1 to n.
Count the number of ways to pick at most m apples.

 

 

Input

The first line of the input contains an integer T (1≤T≤105) denoting the number of test cases.
Each test case consists of one line with two integers n,m (1≤m≤n≤105).

 

 

Output

For each test case, print an integer representing the number of ways modulo 109+7.

 

 

Sample Input

 

2 5 2 1000 500

 

 

Sample Output

 

16 924129523

 

 

Source

2018 Multi-University Training Contest 4

 

 

Recommend

chendu

 

题意:

C_{n}^{0}+C_{n}^{1}+...C_{n}^{m}的和

思路:

因为可以O(1)的从S(n,m)转移到S(n,m+1),S(n,m-1),S(n+1,m),S(n-1,m)。所以可以考虑莫队。

由S(n,m)到S(n,m+1)有,S(n,m+1)=S(n,m)+C(n,m+1)

而由S(n,m)到S(n+1,m),根据C_{n}^{m}=C_{n-1}^{m}+C_{n-1}^{m-1}

S(n+1,m)=2*S(n,m)-C(n,m)

所以我们就可以用莫队算法来求解了。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
const int maxn=1e5+5;
const int mod=1e9+7;
typedef long long ll;
ll ans=1;
ll res[maxn];
ll fac[maxn]={1,1},inv[maxn]={1,1},f[maxn]={1,1};
struct node
{
    int l,r;
    int id;
}q[maxn];
int pos[maxn];
bool cmp(node a,node b)
{
    if(pos[a.l]==pos[b.l])
        return a.r<b.r;
    return pos[a.l]<pos[b.l];
}
ll cal(ll a,ll b)
{
    if(b>a)
        return 0;
    return fac[a]*inv[b]%mod*inv[a-b]%mod;
}
void init()
{
    for(int i=2;i<maxn;i++){
        fac[i]=fac[i-1]*i%mod;
        f[i]=(mod-mod/i)*f[mod%i]%mod;
        inv[i]=inv[i-1]*f[i]%mod;
    }
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    int sz=sqrt(maxn);
    init();
    for(int i=0;i<maxn;i++){
        pos[i]=i/sz;
    }
    for(int i=1;i<=t;i++){
        scanf("%d%d",&q[i].l,&q[i].r);
        q[i].id=i;
    }
    sort(q+1,q+1+t,cmp);
    int L=1,R=0;
    for(int i=1;i<=t;i++){
        while(L<q[i].l) ans=(2ll*ans%mod-cal(L++,R)+mod)%mod;
        while(L>q[i].l) ans=(ans+cal(--L,R))%mod*f[2]%mod;
        while(R<q[i].r) ans=(ans+cal(L,++R))%mod;
        while(R>q[i].r) ans=(ans-cal(L,R--)+mod)%mod;
        res[q[i].id]=ans;
    }
    for(int i=1;i<=t;i++){
        printf("%lld\n",res[i]);
    }
    return 0;
}

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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