Codeforces Round #439 (Div. 2) C The Intriguing Obsession (组合数学)

本文解析了 Codeforces 平台上的题目 869C 的解题思路,通过理解题目中“至少3”的含义,将问题转换为确保不同颜色岛屿间最短距离不小于3的问题。文章进一步提出将图分为三部分来简化问题,并提供了一个 O(n^2) 的暴力求解方法,同时展示了如何将其优化到 O(n) 的效率。

tutiol: http://codeforces.com/blog/entry/55009

别人的代码;

Problem C

Consider islands of two colours and the bridges between them.
869C - The Intriguing Obsession

First step: Consider what does at least 3 mean?

'The shortest distance between them is at least 3' means it can't be 1 or 2. The distance can't be 1 means that no two islands with the same colour can be straightly connected. The distance can't be 2 means that for each island, no two islands with the same colour can both be straightly connected with it.

Second step: Make the graph into 3 parts.

The bridges between red and blue islands have no effection with those between red and purple ones. Therefore, we can make the graph into 3 parts: one between red and blue, one between blue and purple, and the last one between red and purple.

Suppuse there are A red islands and B blue islands, and there are k bridges between them. Then, the answer will be . So, the answer of bridges between red and blue ones should be

Therefore, the final answer should be ans1 * ans2 * ans3.

You can calculate it with an O(n2) brute force. Also, you can make it into O(n).

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
#define mod 998244353
#define maxn 5010
int C[maxn][maxn];
long long jie[maxn];
long long solve(int n,int m)
{
    long long ans=0;
    int lim=min(n,m);
    for(int i=0; i<=lim; i++)
        ans=(ans+1ll*C[n][i]*C[m][i]%mod*jie[i]%mod)%mod;
    return ans;
}
int main()
{
    C[0][0]=1;
    for(int i=1; i<=5000; i++)
    {
        C[i][0]=1;
        for(int j=1; j<=i; j++)
        {
            C[i][j]=(C[i-1][j]+C[i-1][j-1]);
            if(C[i][j]>=mod) C[i][j]-=mod;
        }
    }
    jie[0]=1;
    for(int i=1; i<=5000; i++)
        jie[i]=1ll*jie[i-1]*i%mod;
    int a,b,c; scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
    long long ans=solve(a,b)*solve(a,c)%mod;
    ans=ans*solve(b,c)%mod;
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}
传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
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