玲珑杯2.5 1032 A-B

本文介绍了一种利用组合数学方法解决特定类型的盒子装球问题,通过枚举最大值并使用组合公式来计算不同配置的数量。考虑到最大值不唯一的特殊情况,并提供了完整的C++实现代码。

假设第一个盒子装的时最多的球,枚举唯一最大值x,剩下n-x个球需要放在m-1个盒子里面。

令k=n-x,f(i,j)为将i个球放到j个盒子里则答案为


其中f(i,j)为C(i+j-1,j-1)。

由于枚举到大于n/2时最大值肯定不唯一,故只枚举到n/2,当n为偶数时,需要将出现两个n/2的情况减去。

最后乘m得最大值在每个盒子上的情况。


#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <set>
#include <vector>
#include <queue>
using namespace std;
const long long MOD = 998244353;

long long quick_MOD(long long a,long long b)
{
    long long ans=1;
    long long t=a%MOD;
    while(b)
    {
        if(b&1)
            ans=(ans*t)%MOD;
        t=(t*t)%MOD;
        b>>=1;
    }
    return ans;
}



long long C(long long n, long long m)
{
    if(m > n) return 0;
    long long ans = 1;
    for(int i=1; i<=m; i++)
    {
        long long a = (n + i - m) % MOD;
        long long b = i % MOD;
        ans = ans * (a * quick_MOD(b, MOD-2) % MOD) % MOD;
    }
    return ans;
}


long long call(long long n,long long m)
{
    return C(n+m-1,m-1);
}

int main()
{
    long long m,n;
    while(cin>>n>>m)
    {
        if(m==1)
        {
            cout<<1<<"\n";
            continue;
        }
        long long ans = 0;
        long long len = n/2;
        for(long long k=0;k<=len;k++)
        {
            ans = (ans + call(k,m-1))%MOD;
        }
        if(!(n&1)) ans -= (m-1);
        ans = ans*m%MOD;
        cout<<ans<<endl;
    }
}


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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