湖南省第六届大学生程序竞赛--战场的数目

该博客介绍了湖南省第六届大学生程序竞赛的一道题目,涉及战场图形的周长问题。博主探讨了如何寻找解决方案,从最初的二维数组和递归想法,到最终发现递推规律:f(p) = 3*f(p - 2) - f(p - 4),并利用矩阵快速幂来求解。博主分享了解题过程和代码实现。

题目I

战场的数目


在上题中,假设战场的图形周长为p,一共有多少种可能的战场?


例如,p<8时没有符合要求的战场,p=8时有2种战场:


p=109种战场:



要求输出方案总数模987654321的值。


输入

输入文件最多包含25组测试数据,每个数据仅包含一行,有一个整数p1<=p<=109),表示战场的图形周长。p=0表示输入结束,你的程序不应当处理这一行。


输出

对于每组数据,输出仅一行,即满足条件的战场总数除以98765432

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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