hdoj 5496 Beauty of Sequence

探讨了一道算法题目,该题要求计算给定整数序列中所有子序列去重后的和,并通过模运算处理可能的大数值结果。采用动态规划思想解决此问题,通过维护一个映射来跟踪每个唯一整数出现的频率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Beauty of Sequence

Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 767    Accepted Submission(s): 348


Problem Description
Sequence is beautiful and the beauty of an integer sequence is defined as follows: removes all but the first element from every consecutive group of equivalent elements of the sequence (i.e. unique function in C++ STL) and the summation of rest integers is the beauty of the sequence.

Now you are given a sequence A of n integers {a1,a2,...,an}. You need find the summation of the beauty of all the sub-sequence of A. As the answer may be very large, print it modulo 109+7.

Note: In mathematics, a sub-sequence is a sequence that can be derived from another sequence by deleting some elements without changing the order of the remaining elements. For example {1,3,2} is a sub-sequence of {1,4,3,5,2,1}.
 

Input
There are multiple test cases. The first line of input contains an integer T, indicating the number of test cases. For each test case:

The first line contains an integer n (1n105), indicating the size of the sequence. The following line contains n integers a1,a2,...,an, denoting the sequence (1ai109).

The sum of values n for all the test cases does not exceed 2000000.
 

Output
For each test case, print the answer modulo 109+7 in a single line.
 

Sample Input
3 5 1 2 3 4 5 4 1 2 1 3 5 3 3 2 1 2
 

Sample Output
240 54 144
 


给出由n个数组成的序列,求出所有去重后的子序列的和;

子序列的末尾元素有n种,a[1],a[2],a[3]...a[n];

设f[i]为前i个元素组成序列的所有子序列的和(去重后);

设add表示以元素a[i]结尾的子序列的和(去重后);

则f[i]=f[i-1]+add;

设sum表示以元素a[i]结尾的子序列的和(没有去重);

则sum=F[i-1](不管怎样F[i-1]一定会有)+2^(i-1)*a[i](我们贪心的认为前面所有方案都成立,然后去重)。

设重复包含a[i]的序列有same[a[i]]个,那么add=sum-same[a[i]]*a[i]。

可以选择用map建立映射<LL, LL>same计算same[[ai]];

same[a[i]]=same[a[i]]+2^(i-1);


代码:


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#include<map>
#define LL long long
#define MAXN 100000+10
#define MOD 1000000007
LL a[MAXN];
LL f[MAXN];//f[i]为前i个元素组成序列的所有子序列的和(去重后) 
map<LL,LL>same;
LL pow_mod(LL a,LL b)//a的b次方 
{
	LL ans=1;
	while(b)
	{
		if(b&1)
		ans=ans*a%MOD;
		a=a*a%MOD;
		b=b/2;
	}
	return ans;
}
int main()
{
	int T,n,i;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		scanf("%d",&n);
		same.clear();
		f[0]=0;
		for(i=1;i<=n;i++)
		{
			scanf("%lld",&a[i]);
			LL sum=(f[i-1]+pow_mod(2,i-1)*a[i]%MOD)%MOD;
			//sum表示以元素a[i]结尾的子序列的和(没有去重) 
			LL add=(sum+MOD-same[a[i]]*a[i]%MOD)%MOD;
			//add表示以元素a[i]结尾的子序列的和(去重后) 
			f[i]=(f[i-1]+add)%MOD;
			same[a[i]]=(same[a[i]]+pow_mod(2,i-1))%MOD;
			//重复包含a[i]的序列有same[a[i]]个 
		}
		printf("%lld\n",f[n]);
	}
	return 0;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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