Atcoder Grand Contest 026B

探讨了在给定得分条件下,对n层塔进行涂色的可能方式数量。通过枚举涂色方案,利用组合数学原理计算满足条件的涂色方式总数。

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题意

给n层的一个塔涂色,有三种颜色可选,涂R得分为A,涂G得分为A+B,涂B得分为B,不涂得分为0,请问要正好得分k有多少种方式。n的范围是10^5。

思路

首先明确,可供我们做出的选择是什么?


对于塔的每一层,我们需要从以下四种可能性里选择一种。

在这里插入图片描述

由于G的得分恰到好处的等于A+B,这说明它可以用R和B来表示,这一点需要引起我们的注意。
我们将每一层看作涂两种颜色R和B,第一位为1表示涂B,为0表示不涂,第二位为1表示涂R,为0表示不涂,因此我们可以把四种涂色方案规范化为2种涂色方案(涂B或不涂,涂R或不涂)的组合。

设涂B的位置个数为X,涂R的位置个数为Y,X与Y满足等式

X*A+Y*B=k

移项,可以得到

Y=(k-X*a)/B

因此,Y和X的关系得到了确认,我们尝试着枚举所有的X,如果能够得到整数的Y,则说明这一对<X,Y>满足题意。
那么问题转化为,涂B的位置个数为X,涂R的位置个数为Y,共有几种涂法。
涂B的位置个数为X的涂法为

C(n,X)//从n个里选出x的方案数

涂R的位置个数为Y的涂法为

C(n,Y)//从n个里选出y的方案数

因为涂第一个位置和第二个位置是相互独立的,根据乘法公式

Ans=C(n,X)*C(n,Y)

对于所有枚举中合法的X与Y,将Ans进行累加即为最终结果

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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