Baby's Blocks Gym - 101518D 组合排列

本文介绍了一种算法,用于预测由字母块拼成的特定禁止单词首次出现的时间。通过计算所有可能排列的顺序,帮助避免教授孩子不当词汇。

参考:https://vjudge.net/problem/Gym-101518D

D. Baby’s Blocks
Mikey is playing with his favorite toy blocks, each depicting one letter of the alphabet. He is
trying to make words using all his blocks, but as he does not know valid words from invalid
ones, he goes by all possible orderings of the letters in alphabetical order and asks Albert, his
genius brother, if the word he made is a valid one. Mikey can make one word (including asking
a question and getting an answer) every sixty seconds, and he never makes the same word twice.
Albert is delighted about Mikey’s activity, but would rather not teach Mikey certain words.
Help Albert by predicting when Mikey will start making a certain forbidden word, so he can set
the alarm clock indicating Mikey’s bedtime to just before this moment.
Input
On the first line of the input is a positive integer, the number of test cases. Then for each test
case:
• A line containing the forbidden word to look for, consisting of at most 20 upper case
characters. This word can be formed exactly using all of Mikey’s blocks.
Output
For each test case:
• One line containing the number of minutes it will take until the forbidden word is reached,
assuming Mikey has just started making the first possible word.
Example
Input Output
4
ABC
FSCK
OMGWFTBBQ
BANANA
0
10
112293
34

题意:求当前串是字母重排后第几的串(不可重复的)。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define LL long long

int a[30],b[30];
char s[30];
LL fac[30];
void solve(){
    scanf("%s",s+1);
    int len=strlen(s+1);
    memset(b,0,sizeof(b));
    fac[0]=1;
    for(int i=1;i<=len;++i){
        a[i]=s[i]-'A';
        b[a[i]]++;
        fac[i]=fac[i-1]*i;
    }
    LL ans=0;
    for(int i=1;i<=len;++i){
        LL tmp=0;
        for(int j=0;j<a[i];++j){
            if(!b[j])continue;
            b[j]--;
            tmp=fac[len-i];
            for(int k=0;k<26;++k){
                tmp/=fac[b[k]];
            }
            b[j]++;
            ans+=tmp;
        }
        b[a[i]]--;
    }
    printf("%lld\n",ans);
}
int main(){
    int T;scanf("%d",&T);
    while(T--){
        solve();
    }
}
具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 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。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
水下管道分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:水下管道分割数据集 • 图片数量: 训练集:4863张图片 验证集:421张图片 测试集:18张图片 总计:5302张水下环境图片 • 训练集:4863张图片 • 验证集:421张图片 • 测试集:18张图片 • 总计:5302张水下环境图片 • 分类类别: 管道(pipelines):水下管道结构,用于实例分割任务。 • 管道(pipelines):水下管道结构,用于实例分割任务。 • 标注格式: YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于分割任务。 • YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于分割任务。 • 数据格式:水下环境拍摄的图片,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 • 水下管道检测与维护系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割水下管道结构的AI模型,辅助管道维护和检查。 • 能源与公用事业应用: 集成至管道监控系统,提供实时管道状态分析和异常检测功能。 • 学术研究与工业创新: 支持水下计算机视觉和分割算法研究,助力相关领域的技术发展。 • 环境与基础设施监控: 用于水下基础设施的健康监测和风险评估,提升管理效率。 三、数据集优势 • 精准标注与专业性: 每张图片都经过精确标注,确保管道分割的准确性,标注由专业团队完成。 • 环境多样性: 涵盖不同水下条件,提升模型在各种环境下的泛化能力。 • 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于实例分割任务。 • 实用价值高: 专注于水下管道分割,为能源、环境和基础设施领域提供重要的数据支撑。
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