玩具 [奇妙树形dp/计数]

本文探讨了一个复杂的概率问题,即求解由NNN个结点随机生成的森林中,期望最高的树的高度。文章详细介绍了从最初的想法到正确的解决方案的过程,包括关键的数学推导和算法实现。通过定义F[i,j,k]、f[i,j]和g[i,j]等概念,以及它们之间的转换公式,解决了问题,并给出了具体的C++代码实现。

玩具玩具


NNN 个结点的随机生成森林的 期望最高树高 .


最初想法\color{blue}{最初想法}

F[i,j,k]F[i, j, k]F[i,j,k] 表示高度为 iii, 使用 jjj 个球, kkk 个球在顶部的概率,

F[i,j,k]=F[i,j−1,k]∗j−3j−1+F[i,j−1,k−1]∗1j−1+F[i−1,j−1,p]∗1j−1F[i, j, k] = F[i, j-1, k]* \frac{j-3}{j-1} + F[i, j-1, k-1]*\frac{1}{j-1}+F[i-1, j-1, p]*\frac{1}{j-1}F[i,j,k]=F[i,j1,k]j1j3+F[i,j1,k1]j11+F[i1,j1,p]j11

时间复杂度 O(N4)O(N^4)O(N4), 没有 DeDeDebugbugbug, 暴力保底 30pts30pts30pts .


正解部分\color{red}{正解部分}

题意:题意:: 起初只有一个根, 每次随机一个点加一个儿子, 求出最后形成的 NNN 个节点的树的期望高度 .

这里沿用原题解的几个定义↓这里沿用原题解的几个定义 \downarrow沿
说实话刚开始我觉得很迷 .

  • F[i,j]F[i, j]F[i,j] 表示 iii 个点的森林, 有 jjj 个点在第一颗子树的概率 .
  • f[i,j]f[i, j]f[i,j] 表示有 iii 个节点的树, 深度不超过 jjj 的概率 .
  • g[i,j]g[i, j]g[i,j] 表示有 iii 个节点的森林, 深度不超过 jjj 的概率 .

F[i,j]F[i, j]F[i,j] 很好转移:
F[i,j]=F[i−1,j−1]∗j−1i+F[i−1,j]∗i−jiF[i, j] = F[i-1, j-1]*\frac{j-1}{i} + F[i-1, j]*\frac{i-j}{i}F[i,j]=F[i1,j1]ij1+F[i1,j]iij

然后是 g[i,j]g[i, j]g[i,j] 的转移:
g[i,j]=∑k=1iF[i,k]∗f[k,j]∗g[i−k,j]g[i,j]=\sum_{k=1}^i F[i, k]*f[k, j] * g[i-k, j]g[i,j]=k=1iF[i,k]f[k,j]g[ik,j]

意为在有 i−ki-kik 个点的森林基础上生成一颗 jjj 个点的树, 然后再取出其中满足条件的树 .

将若干深度不超过 j−1j-1j1 的树组成的森林 连上同一个根, 组成一个深度不超过 jjj 的树, 即 f[i,j]=g[i−1,j−1]f[i, j] = g[i-1, j-1]f[i,j]=g[i1,j1] .


实现部分\color{red}{实现部分}

#include<bits/stdc++.h>
#define reg register

int read(){
        char c;
        int s = 0, flag = 1;
        while((c=getchar()) && !isdigit(c))
                if(c == '-'){ flag = -1, c = getchar(); break ; }
        while(isdigit(c)) s = s*10 + c-'0', c = getchar();
        return s * flag;
}

typedef long long ll;
const int maxn = 305;

int N;
int mod;
int inv[maxn];
int F[maxn][maxn];
int g[maxn][maxn];
int f[maxn][maxn];

int main(){
        N = read(), mod = read();
        inv[1] = 1;
        for(reg int i = 2; i <= N; i ++) inv[i] = (((-1ll*mod/i*inv[mod%i])%mod)+mod)%mod;
        F[1][1] = 1;
        for(reg int i = 2; i <= N; i ++)
                for(reg int j = 1; j <= i; j ++){
                        int &t = F[i][j];
                        t = 1ll*F[i-1][j-1]*(j-1)%mod*inv[i]%mod;
                        t = (1ll*t + (1ll*F[i-1][j]*(i-j)%mod*inv[i]%mod)) % mod;
                }
        for(reg int i = 0; i <= N; i ++) g[0][i] = 1;
        for(reg int i = 1; i <= N; i ++)
                for(reg int j = 0; j <= N; j ++){
                        f[i][j] = j?g[i-1][j-1]:(i<=1);
                        int &t = g[i][j];
                        for(reg int k = 1; k <= i; k ++)
                                t = (1ll*t + 1ll*f[k][j]*g[i-k][j]%mod*F[i][k]%mod)%mod;
                }
        int Ans = 0;
        for(reg int i = 1; i < N; i ++)
                Ans = (1ll*Ans + ((1ll*f[N][i]%mod - f[N][i-1]%mod)*i%mod)) % mod;
        Ans = (1ll*Ans%mod + mod) % mod;
        printf("%d\n", Ans);
        return 0;
}


内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/41cd695ddf65 `htmldiff` 是一个以 Ruby 语言为基础构建的库,其主要功能是在 HTML 文档中展示文本之间的差异。 该库的一个显著特点在于它不仅能够识别出不同之处,还会借助 HTML 标签来呈现这些差异,从而让用户能够直观地观察到文本的变化情况。 这种特性使得 `htmldiff` 在版本控制、文档对比或任何需要展示文本变动场景的应用中显得尤为有用。 `htmldiff` 的核心作用是对比两个字符串,并生成一个 HTML 输出结果,这个结果会明确地指出哪些部分被添加、哪些部分被删除以及哪些部分被修改。 此外,通过运用 CSS,用户可以进一步调整差异展示的样式,使其与项目或网站的现有设计风格相协调。 在使用 `htmldiff` 之前,需要先完成该库的安装。 如果项目已经配置了 Ruby 环境和 Gemfile,可以在 Gemfile 文件中添加 `gem htmldiff` 语句,随后执行 `bundle install` 命令进行安装。 如果没有 Gemfile 文件,也可以直接采用 `gem install htmldiff` 命令来进行全局安装。 在编程实现时,可以通过调用 `Htmldiff.diff` 方法来对比两个字符串,并获取相应的 HTML 输出。 例如:```rubyrequire htmldiffstr1 = "这是一个示例文本。 "str2 = "这是一个示例文本,现在有更多内容。 "diff_html = Htmldiff.diff(str1, str2)puts diff_html```上述代码将会输出两个字符串之间的差异,其中新增的内容会被 `<ins>` 标签所包围,而...
源码地址: https://pan.quark.cn/s/4b03c5611266 依据所提供的资料,可以判定这份资料是关于《电子技术基础模拟部分》第五版教科书第七章节的习题解析,由湖南人文科技学院通信与控制工程系的田汉平教师提供。 尽管具体内容未予展示,但能够围绕模拟电子技术的基础理论、第七章节所涉及的核心概念以及潜在的习题种类等方面来展开相关知识点的阐述。 ### 模拟电子技术概述模拟电子技术是电子工程学科中的一个关键领域,主要探讨模拟信号的产生、转换、传输和处理等议题。 模拟信号是指时间与幅度上均呈现连续变化的电信号。 模拟电路的设计与剖析是模拟电子技术的核心,它涵盖了放大器、振荡器、滤波器等电路的设计原理及其应用。 ### 第七章核心知识点猜测#### 1. 放大电路分析与设计- **基本放大电路**:共射极、共基极和共集电极放大电路的特性及其应用场景。 - **多级放大电路**:掌握如何将多个放大电路串联,以提升增益或优化频率响应。 - **差分放大电路**:用于抑制共模信号,放大差模信号,是精密仪器和测量设备中的关键构成部分。 #### 2. 反馈电路与稳定性- **反馈的基本概念**:正反馈与负反馈的区分,以及它们在电路中的应用场景。 - **深度负反馈**:解析深度负反馈状态下的放大器性能改进,包括增益稳定性和带宽的拓宽。 - **振荡电路**:理解LC振荡器、RC振荡器的工作机制及应用领域。 #### 3. 功率放大器- **A类、B类、AB类功率放大器**:熟练掌握不同类型功率放大器的特性、效率及其适用环境。 - **热效应与保护措施**:讨论在功率放大器设计过程中需要关注的散热问题及相应的防护措施。 #### 4. 集成运算放大器的应用- **理想运放模型**:熟...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值