可能是 BJOI2019 Day1 题解?

T1

给一个有空白字符的串 $S$,和若干模板串 $X_i$,初始 $Ans = 1$,每当一个模板串在 $S$ 中作为子串出现时,$Ans$ 会乘以 $X_i$ 的权值 $Val_i$,然后如果 $S$ 中出现了 $k$ 次模板串(相同串出现两次算两次),贡献就是 $^k \sqrt{Ans}$,你要在空白字符处任意填入字符,最大化贡献

$\sum |X| \leq 1500, n \leq 1500$

sol:

首先,你要求几何平均数,然后你发现没法求

然后,你发现这是个经典问题,把所有数取个 log,然后几何平均数就变成了算术平均数

然后,最大化算术平均数,那就是分数规划

A 了这题就能翻到队线以上...可惜我没有

 

T2

令 $f_n$ 为用 $1\times 2$ 的骨牌拼 $2 \times n$ 方格的方案数,$g_n$ 为用 $1 \times 2$ 的骨牌拼 $3 \times n$ 方格的方案数,问你 $\sum\limits_{i=l}^r \binom{f_i}{k}$ 和 $\sum\limits_{i=l}^r \binom{g_i}{k}$,膜998244353

$k \leq 1500,l,r \leq 10^{18}$

sol:

打表找规律发现 $f$ 是斐波那契数列,$g_{2n+1} = 0$,$g_{2n} = 4\times g_{2n-2} - g_{2n-4}$

发现 $k$ 是给定的,于是只需要求斐波那契数列的下降幂

下降幂可以用带符号第一类斯特林数转换成幂

现在就是要求斐波那契数列的幂之和

然后发现这是个经典问题(为什么这么多我没学过的经典问题啊)

考虑斐波那契数列的特征方程,令它的两个特征根为 $A,B$(是两个带有 $\sqrt{5}$ 的分数,懒得打了)

然后发现 $F_n^k = \frac{1}{(\sqrt{5})^k} \times (A^n - B^n)^k$

把后面那个东西二项式定理展开

会发现相同的$(-1)^j \times \binom{k}{j}$ 的系数是一个等比数列,记 $D=A^{k-j} \times B^{j}$

则对于 $j$ 来说它的系数是 $\frac{D \times (D^n - 1)}{D-1}$

枚举 $j$ 计算即可

但比较蛋疼的是 5 在模 998244353 意义下没有二次剩余,扩域即可

然后发现这个特征方程的做法并不依赖于斐波那契数列,只要它是个由前两项递推过来的递推式就可以了

后面那个东西只看偶数项就是个递推式,那就...同样的方法做就可以了,值得注意的是,3 在模 998244353 意义下依然没有逆元,跟 5 的处理方法一样

(所以为什么不模 $10^9+9$

 

T3

有一个迷宫,有一些墙,你可以加入墙,删除墙,或者询问在一个点一直用左手扶墙走到另一个点的距离

$n \leq 500,q \leq 10^5$

sol:标程 7KB

大概就是你要维护一些环,支持合并,分裂,查询环上只能逆时针走从 $A$ 到 $B$ 的距离

这个东西用平衡树按顺序维护一下就可以了

一次合并/分裂可以转化成两次 split/merge

转载于:https://www.cnblogs.com/Kong-Ruo/p/10741535.html

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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