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。

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:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值