Comet OJ - Contest #2 C 言论的阴影里妄想初萌//概率+ksm+逆元

本文探讨了计算有1-n条边的子集期望的算法,通过使用快速幂和逆元等数学技巧,解决了在大整数运算中遇到的溢出问题,实现了高效的计算过程。

https://cometoj.com/contest/37/problems 

题意:上面很明显了

直接枚举有1-n条边的子集的期望。

 中间卡了我好久一个问题,quick_mod(a,b,mod),b爆int变成负数,-1>>1=-1,一直TLE。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define LL long long
const LL mod = 998244353;
const int max_n = 1e5+6;
void exgcd(LL a, LL b, LL &x, LL &y, LL &d) {
    if (!b)
        {d = a, x = 1, y = 0;}
    else{
        exgcd(b, a % b, y, x, d);
        y -= x * (a / b);
    }
}
LL inv(LL t, LL p){
    LL d, x, y;
    exgcd(t, p, x, y, d);
    return (x % p + p) % p;
}
LL quick_mod(LL aqa,LL  nqn,LL mood){
    LL ret=1;
    while(nqn){
        if(nqn&1){
            ret=(ret*aqa)%mood;
        }
        aqa=(aqa*aqa)%mood;
        nqn=nqn>>1;
    }
    return ret;
}

int main(){
    int n,x,y;scanf("%d%d%d",&n,&x,&y);
    LL xy=x*inv(y,mod)%mod;LL ans=1+n,c=n;
    for(int i=2;i<=n;i++){
        c=c*inv(i,mod)%mod*(n-i+1)%mod;
        ans=(ans+c*quick_mod(xy,i*(i-1)/2,mod)%mod)%mod;
    }
    printf("%lld",ans);
    return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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