bzoj 4671 异或图

定义两个图 $G_1,G_2$ 的异或为 $G_3$,$G_3$ 中每条边出现当且仅当这条边在 $G_1,G_2$ 中出现的次数之和为 $1$

给 $n$ 个图,求有多少子集的异或图是连通图

$n \leq 10, m \leq 60$

sol:

连通性计数的题一般都是容斥吧

我们枚举子集,钦定不同子集间没有连边,相同子集间不一定有没有边,假设划分了 $m$ 个子集

令 $f_m$ 为划分后正好有 $m$ 个连通块的方案数,$g_m$ 为不一定有 $m$ 个连通块的方案数,我们要求的就是 $f_1$

枚举这 $n$ 个点划分成了多少连通块,可以得到一个式子:$g_m = \sum\limits_{i=m}^n Stirling2(i,m) \times f_i$

然后用一波斯特林反演(这就触及到我的知识盲区了

$f_m = \sum\limits_{i=m}^n (-1)^{i-m} \times Stiring1(i,m) \times g_i$

由于我们求的是 $f_1$,而 $Stiring1(n,1)=\frac{n!}{n}=(n-1)!$,于是我们惊奇地发现 $f_1 = ans = \sum\limits_{i=1}^n (-1)^{i-1} \times (n-1)! \times g_i$

这个式子是 $O(n)$ 的,我们只要求出 $g$ 数组即可

然后发现 $n=10$,所以我们可以 $O(bell(n)) \approx O(n!)$ 枚举每一种集合划分方案,这时根据我们的集合划分定义,有一些边是确定没有的

我们可以对这些边列一个异或方程,$x_i$ 表示第 $i$ 张图的选择情况,最后确定出的图数量就是 $2^{自由元}$

这样就算完了

01 异或方程可以线性基

#include <bits/stdc++.h>
#define LL long long
#define rep(i, s, t) for (register int i = (s), i##end = (t); i <= i##end; ++i)
#define dwn(i, s, t) for (register int i = (s), i##end = (t); i >= i##end; --i)
using namespace std;
inline int read() {
    int x = 0,f = 1; char ch = getchar();
    for(; !isdigit(ch); ch = getchar())if(ch == '-') f = -f;
    for(; isdigit(ch); ch = getchar())x = 10 * x + ch - '0';
    return x * f;
}
int s, n; char ch[1010];
int g[70][12][12], bl[30];
vector<LL> A; LL ans, fac[30];
void dfs(int cur, int m) {
    //cout << "cur: " << cur << endl;
    if(cur > n) {
        A.clear();
        rep(i, 1, n) rep(j, i+1, n) if(bl[i] != bl[j]) {
            LL nv = 0;
            rep(p, 1, s) if(g[p][i][j]) nv |= (1LL << (p - 1));
            //fnv ^= nv;
            rep(p, 0, A.size() - 1) if((nv ^ A[p]) < nv) nv ^= A[p];
            if(nv) {
                //cout << nv << endl;
                A.push_back(nv);
                dwn(p, A.size() - 1, 1) if(A[p] > A[p - 1]) swap(A[p], A[p - 1]);
            }
        }
        int c = s - A.size();
        ans += ((m & 1) ? (1LL) : (-1LL)) * (1LL << c) * fac[m - 1];
        //cout << c << " " << ans << endl;
        //cout << "c & ans : " << c << " "  << ans << endl;
        return;
    }
    rep(i, 1, m + 1) bl[cur] = i, dfs(cur + 1, m + (i > m));
}
int main() {
    //freopen("1.in","r",stdin);
    //freopen("buff.txt","w",stdout);
    s = read();
    rep(i, 1, s) {
        scanf("%s", ch + 1);
        int len = strlen(ch + 1), ps = 0, cur = 1;
        for(; ps * (ps - 1) / 2 < len; ps++); n = ps;
        //cout << n << endl;
        rep(j, 1, ps) rep(k, j+1, ps) g[i][j][k] = ch[cur] - '0', cur++;
    } fac[0] = 1;
    rep(i, 1, 25) fac[i] = i * fac[i - 1];
    dfs(1, 0);
    cout << ans << endl;
    //cout << fnv << endl;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/Kong-Ruo/p/10644839.html

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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