AT5664「AGC040F」Two Pieces

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Solution

  • 神仙题 QAQ

  • 考虑非 DP 的做法。

  • 为了简化问题,我们用二元组 ( x , d ) (x,d) (x,d) 表示两点中坐标数值更大的点在 x x x 且坐标数值更小的点到坐标数值更大的点的距离为 d d d,每次有以下三种操作:

  1. x x x d d d 同时加 1 1 1
  2. d ≥ 2 d \ge 2 d2,将 d d d 1 1 1
  3. d d d 变为 0 0 0
  • 先考虑只进行 操作1操作2 的方案数,枚举进行 操作1操作2 的总次数,过程中要保证 d d d 始终大于 0 0 0,用类似卡特兰数的计算方法计算即可。

  • 令只进行 操作1操作2 之后坐标数值较小的点的坐标为 k k k

  • 操作3 的数量为 0 0 0,方案合法当且仅当 k = A k = A k=A

  • 操作3 的数量大于 0 0 0,考虑将 操作3 插入到 操作1操作2 的序列中。

  • 将序列中第 i i i 次操作后 d d d 的值记作 d i d_i di,可以发现 操作3 能够插在第 i i i 次操作之后当且仅当不存在 j ( i < j ) j(i < j) j(i<j) 使得 d j ≤ d i d_j \le d_i djdi

  • 为了让最后的 d d d B − A B - A BA,最后一次 操作3 一定是插在 d d d 最后一次为 A − k A - k Ak 的操作之后,那么剩余的 操作3 就可以插在 d d d 最后一次为 0 ∼ A − k 0 \sim A - k 0Ak 的任意一个操作之后,用插板法计算即可。

  • 时间复杂度 O ( n ) \mathcal O(n) O(n)

Code

#include <bits/stdc++.h>

const int N = 1e7 + 5;
const int mod = 998244353;
int fra[N], inv[N];
int n, a, b, ans;

template <class T>
inline T Min(T x, T y) {return x < y ? x : y;}

inline void add(int &x, int y)
{
	x += y;
	x >= mod ? x -= mod : 0;
}

inline void dec(int &x, int y)
{
	x -= y;
	x < 0 ? x += mod : 0;
}

inline void add_prod(int &x, int u, int v)
{
	x = (1ll * u * v + x) % mod;
}

inline int quick_pow(int x, int k)
{
	int res = 1;
	while (k)
	{
		if (k & 1)
			res = 1ll * res * x % mod;
		x = 1ll * x * x % mod;
		k >>= 1;
	}
	return res;
}

inline int C(int n, int m)
{
	if (n < m)
		return 0;
	return 1ll * fra[n] * inv[n - m] % mod * inv[m] % mod;
}

inline int ask(int k)
{
	int res = C(k + b - 1, b - 1);
	dec(res, C(k + b - 1, k - 1));
	return res;
}

int main()
{
	scanf("%d%d%d", &n, &a, &b);
	if (a == 0 && b == 0)
		return puts("1"), 0;
	fra[0] = 1;
	for (int i = 1; i <= n; ++i)
		fra[i] = 1ll * fra[i - 1] * i % mod;
	inv[n] = quick_pow(fra[n], mod - 2);
	for (int i = n; i >= 1; --i)
		inv[i - 1] = 1ll * inv[i] * i % mod;

	for (int k = 0, km = Min(n - b, Min(a, b - 1)); k <= km; ++k)
	{
		int tmp = k ? ask(k) : 1;
		if (n - b - k == 0)
		{
			if (k == a)
				add(ans, tmp);
		}
		else
		{
			int x = n - b - k - 1,
				y = a - k + 1;
			if (x >= 0)
				add_prod(ans, tmp, C(x + y - 1, y - 1));
		}
	}
	printf("%d\n", ans);
	return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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