LOJ#2538. 「PKUWC2018」Slay the Spire DP+组合

本文深入解析了一段算法竞赛代码,详细介绍了如何通过动态规划和组合数学解决特定问题,包括乘法运算的最大化策略,以及在不同情况下求解最优解的方法。代码中运用了高级数据结构和算法技巧,如快速幂、组合数计算和排序等。

自己想+切掉的,开心.    

推一推就发现如果要权值最大,就尽量使用那个乘法.    

然后就分两种情况讨论一下:

1. 乘法用到 k-1 次.  

2. 乘法用不到 k-1 次.   

code: 

#include <bits/stdc++.h>  
#define ll long long   
#define N 3006  
#define mod 998244353 
#define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin) 
using namespace std;   
int f[N][N],g[N][N],inv[N],fac[N]; 
int w1[N],w2[N],F[N],s1[N],sk[N];     
bool cmp(int a,int b) { return a>b; }   
inline int qpow(int x,int y) 
{
	int tmp=1; 
	for(;y;y>>=1,x=(ll)x*x%mod)   
		if(y&1) tmp=(ll)tmp*x%mod;  
	return tmp; 
}
inline int INV(int x) { return qpow(x,mod-2); }     
inline int C(int x,int y) { 
	if(x<0||y<0||x<y) return 0; 
	return (ll)fac[x]*inv[y]%mod*inv[x-y]%mod; 
}                  
void init()     
{ 
	fac[0]=inv[0]=1;   
	for(int i=1;i<N;++i) fac[i]=(ll)fac[i-1]*i%mod,inv[i]=INV(fac[i]);   
}       
void solve() 
{      
	int n,m,k;  
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);           
	for(int i=1;i<=n;++i)  scanf("%d",&w2[i]);   
	for(int i=1;i<=n;++i)  scanf("%d",&w1[i]);   
	sort(w2+1,w2+1+n,cmp);   
	sort(w1+1,w1+1+n,cmp);        
	memset(s1,0,sizeof(s1)); 
	memset(sk,0,sizeof(sk));    
	memset(F,0,sizeof(F));  
	g[0][0]=1;       
	// 考虑对 f 动一动手        
	for(int i=1;i<=n;++i) 
	{
		g[i][0]=1;   
		for(int j=1;j<=i;++j) 
		{
			f[i][j]=(ll)(f[i-1][j]+f[i-1][j-1]+(ll)w1[i]*C(i-1,j-1)%mod)%mod;                         
			g[i][j]=(ll)(g[i-1][j]+(ll)g[i-1][j-1]*w2[i]%mod)%mod;                      
		}                
		for(int j=1;j<=m;++j) 
		{ 
			if(n-i>=m-k) (F[j]+=(ll)(f[i-1][j-1]+(ll)w1[i]*C(i-1,j-1)%mod)%mod*C(n-i,m-k)%mod)%=mod;         
			(s1[j]+=(ll)w1[i]*C(n-i,j-1)%mod)%=mod;       
			if(j>=k-1&&k>1)    
				(sk[j]+=(ll)g[i-1][k-2]*w2[i]%mod*C(n-i,j-k+1)%mod)%=mod;           
		}                
	}          
	int ans=0;     
	for(int i=1;i<=m;++i) 
	{
		int x=i,y=m-i;                
		if(k==1) { (ans+=(ll)s1[x]*C(n,y)%mod)%=mod; continue;  }
   		if(y>=k-1)           
			(ans+=(ll)s1[x]*sk[y]%mod)%=mod;   
		else 
			(ans+=(ll)g[n][y]*F[k-y]%mod)%=mod;    
	}    
	printf("%d\n",ans);     
}
int main()
{ 
	// setIO("input");                  
	int T; 
	scanf("%d",&T);  
	init();  
	while(T--) solve();  
	return 0; 
}

  

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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