POJ 1671 Rhyme Schemes

LabVIEW工程密码保护机制与移除技术详解 LabVIEW作为工业自动化领域广泛使用的图形化编程工具,其密码保护机制涉及文件加密与权限控制等核心技术。从技术实现来看,现代版本采用AES-128加密结合SHA-256哈希校验,而经典版本使用XOR加密配合Base64编码。理解这些加密原理对于工程维护、灾难恢复等合法场景至关重要。在实际应用中,密码移除工具需要处理不同版本的文件结构差异,包括解析XML描述区的Protection标签、动态识别版本并应用对应解密策略。这类技术在工业设备维护、教学研究等场景具有重要价值,但必须注意遵守法律边界,确保拥有合法的 阅读详情
Rhyme Schemes
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
Total Submissions: 1175 Accepted: 645 Special Judge

Description

The rhyme scheme for a poem (or stanza of a longer poem) tells which lines of the poem rhyme with which other lines. For example, a limerick such as If computers that you build are quantum 
Then spies of all factions will want 'em 
Our codes will all fail 
And they'll read our email 
`Til we've crypto that's quantum and daunt 'em 

Jennifer and Peter Shor (http://www.research.att.com/~shor/notapoet.html) 

Has a rhyme scheme of aabba, indicating that the first, second and fifth lines rhyme and the third and fourth lines rhyme. 
For a poem or stanza of four lines, there are 15 possible rhyme schemes: 
aaaa, aaab, aaba, aabb, aabc, abaa, abab, abac, abba, abbb, abbc, abca, a bcb, abcc, and abcd. 
Write a program to compute the number of rhyme schemes for a poem or stanza of N lines where N is an input value.

Input

Input will consist of a sequence of integers N, one per line, ending with a 0 (zero) to indicate the end of the data. N is the number of lines in a poem.

Output

For each input integer N, your program should output the value of N, followed by a space, followed by the number of rhyme schemes for a poem with N lines as a decimal integer with at least 12 correct significant digits (use double precision floating point for your computations).

Sample Input

1
2
3
4
20
30
10
0

Sample Output

1 1
2 2
3 5
4 15
20 51724158235372
30 846749014511809120000000
10 115975

Source


#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define MAXN 100
double f[MAXN][MAXN];

double dfs(int high, int len){
	int i;
	double ret;
	if (len == 1) return high;
	if (f[len][high] >= 0) return f[len][high];
	for (i = 1, ret = 0; i <= high; i++){
		ret += dfs(max(high, i + 1), len - 1); 
	}
	return f[len][high] = ret;
}

int main(){
	int i, j, n;
	for (i = 0; i < MAXN; i++)
		for (j = 0; j < MAXN; j++)
			f[i][j] = -1;
	while(scanf("%d", &n), n != 0){
		printf("%d %.0f\n", n, dfs(1, n));
	}
	return 0;
}
/*
问题:将n个点分成一个个集合,问分法数。
例如,n=4,
aaab, aaba, abcd, 是不同分法,
但是aaab = bbba, abcd = abdc
从输入样例可以看出, abdc这种写法是不合法的,或者说是没必要考虑

类似数位DP做的
数学上,叫第二类Stirling数
S(n,k) = k*S(n-1,k) + S(n-1,k-1)
状态: 前n个点,分成了k个集合

奇怪的,n=50以后,结果为0,再大点就RE了...
*/

补充:

Bell数
又称为贝尔数,是以埃里克·坦普尔·贝尔(Eric Temple Bell)为名的。

B(n)是包含n个元素的集合的划分方法的数目。

B(0) = 1, B(1) = 1, B(2) = 2, B(3) = 5, 
B(4) = 15, B(5) = 52, B(6) = 203,...

递推公式为,
B(0) = 1,
B(n+1) = Sum(0,n) C(n,k)B(k). n = 1,2,...

其中,Sum(0,n)表示对k从0到n求和,C(n,k) = n!/[k!(n-k)!]
-------------------------
Stirling数
又称为斯特灵数,在组合数学,Stirling数可指两类数,都是由18世纪数学家James Stirling提出的。

第一类Stirling数是有正负的,其绝对值是包含n个元素的集合分作k个环排列的方法数目。

递推公式为,
S(n,0) = 0, S(1,1) = 1.
S(n+1,k) = S(n,k-1) + nS(n,k)。

第二类Stirling数是把包含n个元素的集合划分为正好k个非空子集的方法的数目。

递推公式为,
S(n,n) = S(n,1) = 1,
S(n,k) = S(n-1,k-1) + kS(n-1,k).
-------------
每个贝尔数都是"第二类Stirling数"的和。
B(n) = Sum(1,n) S(n,k).

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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