2019牛客第一场h xor

本文深入探讨了线性基算法的原理与应用,通过实例解释了如何利用线性基表示向量空间,并计算特定数值的贡献。文章详细阐述了算法步骤,包括基的选择、贡献计算及最终结果的得出。

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应用了线性基的性质。

一个基可以表示向量空间里任意一个数。

所以任意求一组基,计算每一个基之外的数的贡献,就是这个数必选,其他数可选可不选

基之内的数,如果这个基不可被替代,那么贡献为0,否则贡献与基之外的数一样。

​
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
#define N 300005
#define pii pair<int,int>
#define go(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)
#define dep(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)
#define pb push_back
#define mid (l+r)/2
#define ls i*2+1
#define rs i*2+2
#define lson l,mid,ls
#define rson mid+1,r,rs
#define root 1,n+1,0
#define inf 0x3f3f3f3f
#define ll long long
#define M 63
#define mod 1000000007
ll data[N],b[70],c[70];

int f[N],pos[N],r,n;
inline ll cal(ll b[],ll x){
    dep(j,M,0)if(x>>j&1){
        if(!b[j])return b[j]=x;
        x^=b[j];
    }
    return 0;
}
ll qpow(ll a,ll b,ll res=1){for(;b>0;b/=2)res=res*((b&1)?a:1)%mod,a=a*a%mod;return res;}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=EOF){
        memset(b,0,sizeof b);r=0;
        
        go(i,1,n){
            scanf("%lld",&data[i]);
            f[i]=0; if(cal(b,data[i]))pos[++r]=i,f[i]=1 ;
        }
        
        ll ans=1ll*(n-r)*qpow(2,n-r-1)%mod;
        
        memset(b,0,sizeof b);
        go(i,1,n)if(!f[i])cal(b,data[i]);
        
        go(i,1,r){
            memcpy(c,b,sizeof b);
            go(j,1,r)if(i!=j)cal(c,data[pos[j]]);
            if(!cal(c,data[pos[i]])) ans=(ans+qpow(2,n-r-1))%mod;
        }
        
        printf("%lld\n",ans);
    }
}

​

 

 

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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