WC2018 州区划分

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题意简述

有一个\(n\)个点\(m\)条边的图,每个点有点权.
求一种划分方案,使每个划分的块中没有欧拉回路.
定义\(V_i\)为第\(i\)个块的点数集合.
\(\sum_{each\ plan}\prod_{i=1}^k(\frac{\sum_{v\in V_i}w_v}{\sum_{j=1}^i\sum_{v\in V_j}w_v})^p\)
其中\(k\)是这个方案下划分的块数量.
\(n\leq 21,p\leq 2\)

解析

很棒的子集卷积题.
预处理就是\(O(n^2*2^n)\)判断某集合是否合法,
然后令\(g[S]=(\sum_{v\in S}w_v)^p\)
如果\(S\)不合法就令\(g[S]=0\)
考虑一个简单的\(dp\)
\(f[S]\)表示集合为\(S\)的答案.
那么,\(f[S]=\sum_{T\in S}\frac{g[T]*f[S-T]}{g[S]}\)
由于要枚举子集,因此是\(O(3^n)\)的.
考虑如何优化.
我们稍微修改一下转移方程
\(f[S]=\sum_{A\cup B=S,A\cap B=\emptyset}\frac{g[A]*f[B]}{g[S]}\)
\(f[i][S]\)表示\(S\)\(popcount\)\(i\)的方案数.
\(g[i][S]\)同理.
同时增加一个\(sum[S]=(\sum_{v\in S}w_v)^p\)
我们可以列出转移方程
\(f[i][S]=\sum_{j+k=i,A\cup B=S}\frac{g[j][A]*f[k][B]}{sum[S]}\)
\(=\frac{1}{sum[S]}\sum_{j+k=i,A\cup B=S}g[j][A]*f[k][B]\)
然而,只有\(f[popcount(S)][S]\)是合法的.
因此我们枚举一个\(i\),把\(popcount(S)=i\)的集合\(S\)记录下来,剩下的就赋为\(0\)即可.
至于转移,只要先把\(g[i]\)做一个\(FWT\),
然后枚举一个\(i\),把\(popcount(S)=i\)\(f[i][S]\)保存,剩下的\(f[i][S]\leftarrow 0\)
把这个\(f[i]\)做一个\(FWT\),然后和\(g\)乘起来即可.
注意做的是或卷积.
时间复杂度\(O(n^2*2^n)\)
对于\(10s\)的时限还是跑得过的.
我常数比较大可能在洛谷上要开\(O2\)
\(LOJ\)评测姬超级快,应该比较轻松.

代码如下(人傻自带大常数)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<vector>
#define N (22)
#define P (998244353)
#define Sum ((1<<N)+1)
#define inf (0x7f7f7f7f)
#define rg register int
#define Label puts("NAIVE")
#define spa print(' ')
#define ent print('\n')
#define rand() (((rand())<<(15))^(rand()))
typedef long double ld;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ull;
using namespace std;
inline char read(){
    static const int IN_LEN=1000000;
    static char buf[IN_LEN],*s,*t;
    return (s==t?t=(s=buf)+fread(buf,1,IN_LEN,stdin),(s==t?-1:*s++):*s++);
}
template<class T>
inline void read(T &x){
    static bool iosig;
    static char c;
    for(iosig=false,c=read();!isdigit(c);c=read()){
        if(c=='-')iosig=true;
        if(c==-1)return;
    }
    for(x=0;isdigit(c);c=read())x=((x+(x<<2))<<1)+(c^'0');
    if(iosig)x=-x;
}
inline char readchar(){
    static char c;
    for(c=read();!isalpha(c);c=read())
    if(c==-1)return 0;
    return c;
}
const int OUT_LEN = 10000000;
char obuf[OUT_LEN],*ooh=obuf;
inline void print(char c) {
    if(ooh==obuf+OUT_LEN)fwrite(obuf,1,OUT_LEN,stdout),ooh=obuf;
    *ooh++=c;
}
template<class T>
inline void print(T x){
    static int buf[30],cnt;
    if(x==0)print('0');
    else{
        if(x<0)print('-'),x=-x;
        for(cnt=0;x;x/=10)buf[++cnt]=x%10+48;
        while(cnt)print((char)buf[cnt--]);
    }
}
inline void flush(){fwrite(obuf,1,ooh-obuf,stdout);}
int fi[N],ru[N],cnt,pc[Sum],cf,n,m,Lim,w[N];
int mi[Sum],inv[Sum]; 
bool can[Sum],c[N][N],vis[N];
LL f[N][Sum],s[Sum],g[N][Sum];
void dfs(int u,int S){
    vis[u]=1,cnt++;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    if(!vis[i]&&c[u][i]&&(S&(1<<i-1)))
    dfs(i,S);
}
bool check(int S){
    cnt=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    if(S&(1<<i-1))ru[i]=vis[i]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    if(S&(1<<i-1)){
        dfs(i,S);
        if(cnt!=pc[S])return 1;
        break;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    if(S&(1<<i-1)){
        for(int j=i+1;j<=n;j++)
        if(S&(1<<j-1)&&c[i][j])
        ru[j]++,ru[i]++;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    if(S&(1<<i-1)){
        if(ru[i]%2)return 1;
    }
    return 0;
}
int popcount(int x){
    int ans=0;
    while(x)x&=(x-1),ans++;
    return ans; 
}
int pow(int x){
    if(cf==0)return 1;
    return (cf==1)?(x):(x*x);
}
LL ksm(LL a,int p){
    LL res=1;
    while(p){
        if(p&1)res=(res*a)%P;
        a=(a*a)%P,p>>=1;
    }
    return res;
}
void FWT(LL *a,int tp){
    for(int i=1;i<Lim;i<<=1)
    for(int R=i<<1,j=0;j<Lim;j+=R)
    for(int k=j;k<j+i;k++)
    (a[k+i]+=tp*a[k]+P)%=P;
}
int main(){
    read(n),read(m),Lim=(1<<n),read(cf);
    for(int i=1,x,y;i<=m;i++){
        read(x),read(y);
        c[x][y]=c[y][x]=1;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)read(w[i]); 
    for(int i=1;i<Lim;i++)
    pc[i]=popcount(i);
    for(int i=1;i<Lim;i++){
        can[i]=check(i);
        for(int j=1;j<=n;j++)
        if(i&(1<<j-1))s[i]+=w[j];
    }
    mi[0]=inv[0]=f[0][0]=1;
    for(int i=1;i<Lim;i++){
        mi[i]=pow(s[i]);
        g[pc[i]][i]=(LL)can[i]*mi[i];
        inv[i]=ksm(mi[i],P-2);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)FWT(g[i],1);
    for(int i=0;i<=n;i++){
        if(i)FWT(f[i],-1);
        for(int j=0;j<Lim;j++)
        if(pc[j]==i)f[i][j]=(f[i][j]*inv[j])%P;
        else f[i][j]=0;
        if(i!=n)FWT(f[i],1);
        for(int j=1;i+j<=n;j++)
        for(int k=0;k<Lim;k++)
        f[i+j][k]=(f[i+j][k]+f[i][k]*g[j][k])%P;
    }
    printf("%lld\n",f[n][Lim-1]);
}

转载于:https://www.cnblogs.com/Romeolong/p/10069278.html

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值间都是 [-1, ...
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