Teams

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=31675#problem/H

先从N个人中选一个班长,然后在选队员;

显然选班长有N种情况,接下来就是选队员,就是从剩下来的人中间选C( N - 1 , 1 ) + C(N - 1 , 2 ) + 。。。。+ C( N  - 1 , N - 1 ) ;

根据二项式定理可以得到( 1 + 1 ) ^ ( N - 1 )

所以总的情况根据乘法原理得N × ( 2 ^ ( N - 1 ) ;

// File Name: uva11609.cpp
// Author: bo_jwolf
// Created Time: 2013年09月22日 星期日 13:17:07

#include<vector>
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#include<map>
#include<set>
#include<deque>
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#include<bitset>
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#include<functional>
#include<numeric>
#include<utility>
#include<sstream>
#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<ctime>

using namespace std;
typedef unsigned long long int INT ;
const INT Mod = 1000000007 ;
INT Pow_Mod( INT a , INT b ) 
{
	INT ans = 1 ; 
	while( b ) 
	{
		if( b & 1 )
		{
			ans = ( ans * a ) % Mod ;
			b-- ;
		}
		a = ( a * a ) % Mod ;
		b /= 2 ;
	}
	return ans ;
}

int main()
{
	int Case ,  n , temp = 1 ; 
	scanf( "%d" , &Case ) ;
	while( Case-- )
	{
		scanf( "%d" , &n ) ;
		printf( "Case #%d: %llu\n" , temp++ , ( ( n % Mod ) * ( Pow_Mod( 2 , n - 1 ) % Mod ) ) % Mod ) ;
	}
	return 0;
}


03-16
### Microsoft Teams 的跨平台特性及其技术背景 Microsoft Teams 是一款由微软开发的企业协作工具,它不仅限于 Windows 平台,还支持多种操作系统和设备[^3]。这意味着开发者能够构建基于 Teams 的应用程序,并使其运行在 iOS、Android、Web 和 macOS 等多个平台上。这种设计使得 Teams 成为一个超越传统操作系统的强大平台。 除了 Microsoft Teams 外,还有许多其他 IT 领域中的团队协作工具和技术框架,它们可能具有类似的名称或功能定位。例如,某些分布式计算环境也可能采用 “teams” 这样的术语来描述其内部模块化结构或者资源调度机制。比如,在高性能计算领域中提到的 MoE(Mixture of Experts)模型优化方法就涉及到如何高效分配专家资源以减少延迟并提升性能[^4]。 对于企业级应用而言,无论是选择像 Microsoft Teams 这样成熟的解决方案还是自定义开发特定需求下的团队管理软件,都需要考虑以下几个方面: - **跨平台兼容性**:确保产品能够在不同类型的终端上正常运作。 - **可扩展性和灵活性**:随着业务增长调整资源配置的能力至关重要。 - **安全性保障措施**:保护敏感数据免受未经授权访问的风险。 以下是有关该主题的一些深入探讨方向: #### 示例代码展示 如果要实现一个多线程版本的任务队列管理系统,则可以通过 Python 实现如下基本逻辑: ```python import threading from queue import Queue class Worker(threading.Thread): def __init__(self, tasks_queue): super().__init__() self.tasks_queue = tasks_queue def run(self): while True: task = self.tasks_queue.get() if not task: break print(f"{threading.current_thread().name} is processing {task}") self.tasks_queue.task_done() def main(): num_workers = 5 tasks_queue = Queue() workers = [] for _ in range(num_workers): worker = Worker(tasks_queue) worker.start() workers.append(worker) all_tasks = ["Task A", "Task B", "Task C"] for tsk in all_tasks: tasks_queue.put(tsk) tasks_queue.join() if __name__ == "__main__": main() ```
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