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;
}

 

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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