2019.02.19 T3无区间的排列 interval 题解【DP】

本文探讨了区间排列的计数问题,提出了一种基于动态规划的方法,通过枚举最大区间数量来计算所有可能的区间排列。文章详细解释了区间排列的性质,以及如何利用这些性质进行有效计算。

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题意:

在这里插入图片描述

思路:

(题外话:发现自己连暴力都码不出来。弃疗~)
对于一个长度为nnn的排列,如果它不是无区间排列,就是有区间排列。
所以我们可以将答案转化为:n!−n!-n!有区间排列的数量。
那么现在的问题就是:如何不重不漏的求出有区间排列的数量。

我们不妨想一想,所谓区间有哪些性质(以下所说的区间都是在某一个排列中的区间)。
定义一个区间为最大区间,当且仅当这个区间不在一个更大的区间(除了整个排列)的内部,即除了整个排列,没有区间将最大区间包围。
如果两个区间相交了,那么它们的并集也一定是一个区间。
如:(3,2,1,4,5,7,6)(3,2,1,4,5,7,6)(3,2,1,4,5,7,6)中区间(3,2,1,4)(3,2,1,4)(3,2,1,4)和区间(4,5)(4,5)(4,5)有交集(4)(4)(4),所以(3,2,1,4,5)(3,2,1,4,5)(3,2,1,4,5)也是一个区间。
再比如:(2,1,3,4)(2,1,3,4)(2,1,3,4)中区间(2,1,3)(2,1,3)(2,1,3)和区间(3,4)(3,4)(3,4)有交集(3)(3)(3),所以(2,1,3,4)(2,1,3,4)(2,1,3,4)也是一个区间,同时,(2,1,3,4)(2,1,3,4)(2,1,3,4)是整个排列。
也就是说,一个有区间排列中的最大区间一般不会相交,否则要么它不是最大区间(因为这两个区间可以合并成新的更大的一个区间,它们在更大的区间内部),要么它们合并起来是整个排列。

我们再想一想,有区间排列有什么性质。
以下所讲的区间与题目中的区间略有差别,我们将单独的一个数也称做一个区间。
不难发现,一个有区间的排列最多由n−1n-1n1个最大区间并列,最少由222个最大区间并列。
所以,我们想要知道有区间排列的数量,可以通过枚举该排列由多少个最大区间并列而成。
如:(2,1,4,3)(2,1,4,3)(2,1,4,3)(2,1)(4,3)(2,1)(4,3)(2,1)(4,3)这两个最大区间并列而成。
(2,5,1,3,4)(2,5,1,3,4)(2,5,1,3,4)(2)(5)(1)(3,4)(2)(5)(1)(3,4)(2)(5)(1)(3,4)这四个最大区间并列而成。
但对于(1,2,3,4)(1,2,3,4)(1,2,3,4)而言,我们似乎可以在中间任何一个位置将它分成两个区间(或者说:包含111的最大区间(1,2,3)(1,2,3)(1,2,3)和包含444的最大区间(2,3,4)(2,3,4)(2,3,4)相交了),再比如(2,1,3,4)(2,1,3,4)(2,1,3,4)由最大区间(2,1,3)(2,1,3)(2,1,3)和最大区间(3,4)(3,4)(3,4)相交而成。

回到题目中来。
定义:dp[n]dp[n]dp[n]表示长度为nnn的无区间排列的数量。

如果该有区间排列由k(k≥3)k(k \ge 3)k(k3)个最大区间并列而成,我们该如何保证并列的一定是最大区间?
这里直接给出结论,保证并列的一定是最大区间
&lt;=&gt;&lt;=&gt;<=>将有区间排列中的最大区间按区间内元素值的相对大小编号后,最大区间的标号组成的新的排列是无区间排列。
如:(2,5,1,3,4)(2,5,1,3,4)(2,5,1,3,4)(2)(5)(1)(3,4)(2)(5)(1)(3,4)(2)(5)(1)(3,4)这四个最大区间并列而成,而这四个最大区间相对大小编号(2,4,1,3)(2,4,1,3)(2,4,1,3)是无区间排列。
怎么计算呢?
定义:B[i][j]B[i][j]B[i][j]表示长度为jjj的排列被划分成iii个区间的数量;
即:,B[0][0]=1,B[i][j]=∑k=1j(B[i−1][j−k]∗k!),B[0][0]=1,B[i][j]=\sum_{k=1}^j (B[i-1][j-k]*k!),B[0][0]=1B[i][j]=k=1j(B[i1][jk]k!)
所以,若长度为nnn的有区间排列由k(k≥3)k(k \ge 3)k(k3)个最大区间并列而成,那么它的数量为:
∑k=3n−1B[k][n]∗dp[k]\sum_{k=3}^{n-1}B[k][n]*dp[k]k=3n1B[k][n]dp[k]

如果长度为nnn的有区间排列由k(k=2)k(k=2)k(k=2)个最大区间并列,或者相交而成。
假设这两个最大区间分别是[1,mid][1,mid][1,mid][mid+1,n][mid+1,n][mid+1,n]
不妨设该有区间排列中左区间是[1,mid][1,mid][1,mid]
midmidmid可能会有很多取值,但我们确定它的值为使得该区间的严格前缀不是k的排列的最大值。
如:(1,2,3,4)(1,2,3,4)(1,2,3,4)被分为[1,1][1,1][1,1][2,4][2,4][2,4]
(不能被分为[1,2],[3,4][1,2],[3,4][1,2],[3,4],因为(1,2)(1,2)(1,2)中,前缀(1)(1)(1)是1的排列;也不能被分为[1,3],[4,4][1,3],[4,4][1,3],[4,4],因为(1,2,3)(1,2,3)(1,2,3)中,前缀(1)(1)(1)是1的排列,前缀(1,2)(1,2)(1,2)是2的排列)。
(2,1,3,4)(2,1,3,4)(2,1,3,4)被分为[1,2][1,2][1,2][3,4][3,4][3,4]
这样我们就将midmidmid的值唯一确定了下来,统计的时候就不会重复或遗漏了。
假设左区间是[mid+1,n][mid+1,n][mid+1,n],确定midmidmid的过程类似,它的值为使得该区间的严格前缀不是某数到nnn的区间的最大值。
根据对称性可知左区间是[1,mid][1,mid][1,mid]的排列的数量和左区间是[mid+1,n][mid+1,n][mid+1,n]的排列的数量是一样的。
在确定左区间的严格前缀不是包含1或包含n的区间的情况下,右区间的数可以做全排列而不改变midmidmid的取值。
怎么计算呢?
定义:A[i]A[i]A[i]表示长度为iii的排列的严格前缀不是某数的排列的数量;
即:A[i]=i!−∑k=1i−1(A[k]∗(i−k)!)A[i]=i!-\sum_{k=1}^{i-1}(A[k]*(i-k)!)A[i]=i!k=1i1(A[k](ik)!)
所以,若该有区间排列由n(n=2)n(n=2)n(n=2)个最大区间并列而成,那么它的数量为:
2∗∑k=1n−1(A[k]∗(n−k)!)2*\sum_{k=1}^{n-1}(A[k]*(n-k)!)2k=1n1(A[k](nk)!)

所以:dp[n]=n!−2∗∑k=1n−1(A[k]∗(n−k)!)−∑k=3n−1B[k][n]∗dp[k]dp[n]=n!-2*\sum_{k=1}^{n-1}(A[k]*(n-k)!)-\sum_{k=3}^{n-1}B[k][n]*dp[k]dp[n]=n!2k=1n1(A[k](nk)!)k=3n1B[k][n]dp[k]

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define MAXN 400
#define LL long long
int dp[MAXN+10],fac[MAXN+10],B[MAXN+5][MAXN+5],A[MAXN];
int MO=1000000007,tm,n;
void Add(int &a,int b)
{
	if((a+=b)>=MO) a-=MO;
}
void Sub(int &a,int b)
{
	if((a-=b)<0) a+=MO;
}
int Mul(int a,int b)
{
	return 1LL*a*b%MO;
}
int main()
{
	freopen("interval.in","r",stdin);
	freopen("interval.out","w",stdout);
	scanf("%d%d",&tm,&MO);
	fac[0]=1;
	for(int i=1;i<=MAXN;i++)
		fac[i]=1LL*i*fac[i-1]%MO;
	for(int i=1;i<=MAXN;i++)
	{
		A[i]=fac[i];
		for(int j=1;j<i;j++)
			Sub(A[i],Mul(A[j],fac[i-j]));
	}
	B[0][0]=1;
	for(int i=1;i<=MAXN;i++)
		for(int j=1;j<=MAXN;j++)
			for(int k=1;k<=j;k++)
				Add(B[i][j],Mul(fac[k],B[i-1][j-k]));
	dp[1]=1;dp[2]=2;
	for(int i=3;i<=MAXN;i++)
	{
		dp[i]=fac[i];
		for(int j=1;j<i;j++)
		{
			Sub(dp[i],Mul(A[j],fac[i-j]));
			Sub(dp[i],Mul(A[j],fac[i-j]));
		}
		for(int j=3;j<i;j++)
			Sub(dp[i],Mul(dp[j],B[j][i]));
	}
	while(tm--)
	{
		scanf("%d",&n);
		printf("%d\n",dp[n]);
	}  
}
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
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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