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设f[i][j][0/1] 表示前i个数有j个非法的,i是否与i-1相邻的方案数,转移看代码吧。。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 1100
#define mod 7777777
#define ll long long
int f[N][N][2],n;
void upd(int &x,int y){x=(x+y)%mod;}
int main()
{
    //freopen("tt.in","r",stdin);
    scanf("%d",&n);
    f[1][0][0]=1;
    for(int i=1;i<n;i++)
        for(int j=0;j<i;j++)
        {
            upd(f[i+1][j+1][1],f[i][j][0]*2%mod);
            if(j)upd(f[i+1][j-1][0],(ll)f[i][j][0]*j%mod);
            upd(f[i+1][j][0],(ll)f[i][j][0]*(i-1-j)%mod);

            upd(f[i+1][j+1][1],f[i][j][1]);
            upd(f[i+1][j][1],f[i][j][1]);
            if(j)upd(f[i+1][j-1][0],(ll)f[i][j][1]*(j-1)%mod);
            upd(f[i+1][j][0],(ll)f[i][j][1]*(i-j)%mod);
        }
    printf("%d\n",f[n][0][0]);
    return 0;
}
【一 扣子客户案例合集】【 1.3 识典古籍基于扣子智能助手的古籍数字化全流程技术解析】 古籍数字化智能处理系统全流程解析 本文详细介绍了基于扣子智能助手的古籍数字化解决方案,核心技术包括: 多层级架构设计:采用"云-边-端"三层次架构,整合高精度扫描设备与AI处理模块,实现从物理古籍到结构化数据的全流程自动化。 智能图像处理:通过12道预处理工序(包括畸变校正、污渍去除和对比度增强)处理古籍图像,采用改进的EAST算法和ViT模型实现高精度文字检测与识别,准确率达98.7%。 NLP增强处理:结合Transformer-XL预训练模型和N-gram语言模型进行文本校正,基于 阅读详情

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