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本文介绍了一种使用动态规划的矩阵优化方法来解决Polya定理相关问题的创新思路,通过代码实现详细展示了如何利用矩阵乘法和快速幂运算优化计算过程,适用于复杂颜色组合的计数问题。

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这篇博客讲得很好,可以参考一下:https://blog.youkuaiyun.com/maxwei_wzj/article/details/73024349

这是第一次碰到polya定理用动态规划的矩阵优化来做题,前面都是无条件染颜色的基础题。原理引用的博客中讲得非常清楚。

以下是我的草稿,当做是个补充吧

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#define mod 9973
using namespace std;
typedef long long ll;
int m,pr[4000],num,ans;
ll n;
struct matrix
{
	ll s[15][15];
}mp[50];
matrix mult(matrix a,matrix b)
{
	matrix c;
	memset(c.s,0,sizeof(c.s));
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		for(int j=1;j<=m;j++)
		{
			for(int k=1;k<=m;k++)
			{
				c.s[i][j]=(c.s[i][j]+a.s[i][k]*b.s[k][j])%mod;
			}
		}
	}
	return c;
}
void isprime()
{
	ll k=4000;
	bool prime[4000];
	num=0;
	memset(prime,true,sizeof(prime));
	for(ll i=2;i<k;i++)
	{
		if(prime[i])
		{
			pr[num++]=i;
			for(ll j=i+i;j<k;j+=i)
			{
				prime[j]=false;
			}
		}
	}
}
ll phi(ll x)
{
	ll tp=x;
	for(int i=0;i<num;i++)
	{
		if(x%pr[i]==0)
		{
			tp=tp/pr[i]*(pr[i]-1);
			while(x%pr[i]==0)
			{
				x/=pr[i];
			}
		}
	}
	if(x>1)
		tp=tp/x*(x-1);
	return tp;
}
matrix power(ll x)
{
	int i=0;
  	matrix S;
  	memset(S.s,0,sizeof(S.s));
  	for(int j=1;j<=m;j++) S.s[j][j]=1;
  	while(x)
  	{
  		if(x&1)
  		{
  			S=mult(S,mp[i]);
		}
		x>>=1;
		i++;
	}
	return S;
}
void solve(ll x)
{
  matrix S=power(x);
  ll sum=0;
  for(int i=1;i<=m;i++)
    sum=(sum+S.s[i][i])%mod;
  sum=(sum*phi(n/x))%mod;
  ans=(ans+sum)%mod;
}
void exgcd(ll a,ll b,ll &x,ll &y)
{
  ll x0=1,y0=0,x1=0,y1=1;
  while(b)
  {
    ll tmp,q;
    q=a/b;
    tmp=x0,x0=x1,x1=tmp-q*x1;
    tmp=y0,y0=y1,y1=tmp-q*y1;
    tmp=a,a=b,b=tmp%b;
  }
  x=x0,y=y0;
}
int main()
{
	//FILE *fp=fopen("t.txt","r");
	int cas,k,a,b;
	scanf("%d",&cas);
	isprime();
	while(cas--)
	{
		scanf("%lld%d%d",&n,&m,&k);
		for(int i=1;i<=m;i++)
			for(int j=1;j<=m;j++)
			mp[0].s[i][j]=1;
		while(k--)
		{
			scanf("%d%d",&a,&b);
			mp[0].s[a][b]=mp[0].s[b][a]=0;			
		}
		for(int i=1;i<=35;i++)
			mp[i]=mult(mp[i-1],mp[i-1]);
		ans=0;
		for(ll i=1;i*i<=n;i++)
		{
			if(n%i==0)
			{
				if(i*i==n)
				{
					solve(i);
				}else
				{
					solve(i);
					solve(n/i);
				}
			}
		}
    ll x0,y0;
    exgcd(n,mod,x0,y0);
    x0=(x0%mod+mod)%mod;
    printf("%lld\n",(x0*ans)%mod);
	}
	return 0;
}

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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