【Table】【CodeForces - 232B】

本文探讨了一种复杂的计数问题,即在一个n×m的矩阵中,如何找到所有可能的方式,使得每个n×n的子矩阵包含恰好k个点。通过深入分析,文章提出了一种基于动态规划的方法来解决这一问题,特别关注于如何有效计算放置点的方案数量。

题目:

John Doe has an n × m table. John Doe can paint points in some table cells, not more than one point in one table cell. John Doe wants to use such operations to make each square subtable of size n × n have exactly k points.

John Doe wondered, how many distinct ways to fill the table with points are there, provided that the condition must hold. As this number can be rather large, John Doe asks to find its remainder after dividing by 1000000007 (109 + 7).

You should assume that John always paints a point exactly in the center of some cell. Two ways to fill a table are considered distinct, if there exists a table cell, that has a point in one way and doesn't have it in the other.

Input

A single line contains space-separated integers nmk (1 ≤ n ≤ 100; n ≤ m ≤ 1018; 0 ≤ k ≤ n2) — the number of rows of the table, the number of columns of the table and the number of points each square must contain.

Please, do not use the %lld specifier to read or write 64-bit integers in С++. It is preferred to use the cin, cout streams or the %I64d specifier.

Output

In a single line print a single integer — the remainder from dividing the described number of ways by 1000000007 (109 + 7).

Examples

Input

5 6 1

Output

45

Note

Let's consider the first test case:

The gray area belongs to both 5 × 5 squares. So, if it has one point, then there shouldn't be points in any other place. If one of the white areas has a point, then the other one also must have a point. Thus, there are about 20 variants, where the point lies in the gray area and 25 variants, where each of the white areas contains a point. Overall there are 45 variants.

解题报告:刚上来确实是没有理解题目的意思,后来看懂了,但是也只是理解了当k=1 的情况,所以很迷,之后又想了很久,这道题目卡了一个半小时,后来理解了,就是给定我们一个n*m的大矩阵,要求每个n*n的矩阵中都要有至少k个点,问放法的数量。发现了规律,第i列和第i+n行的放置个数是相同的,之后采用dp,dp[i][k]表示第i列放置了k个点了。会得到一个规律就是

在那列放置j个点的情况下,dp[i][k]+=dp[i-1][k-j]*C(n,j)^cnt;(j是需要枚举的,cnt是周期的数目)

ac代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int mod=1e9+7;
ll num[200][200];
ll dp[250][15000];
ll n,m,k;
ll ksm(ll a,ll b)
{
	ll res=1;
	while(b)
	{
		if(b&1)
		{
			res=(res*a)%mod;
			b--;
		}
		a=(a*a)%mod;
		b>>=1;
	}
	return res;
}

int main()
{
	scanf("%lld%lld%lld",&n,&m,&k);
	for(int i=1;i<=100;i++)
	{
		num[i][0]=1;
		num[i][i]=1;
		num[i][1]=i;
	}
	for(int i=2;i<=100;i++)
		for(int j=2;j<i;j++)
		{
			num[i][j]=(num[i-1][j]+num[i-1][j-1])%mod;
		}//组合数打表求值
	/*for(int i=0;i<=n;i++)
	{
		for(int j=0;j<=m;j++)
			printf("%lld ",num[i][j]);
		printf("\n");
	}*/
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	ll cnt=m/n;
	ll gb;
	if(m%n)
	{
		gb=m-cnt*n;
		cnt++;
	}
	else 
		gb=n;
	for(int i=0;i<=n;i++)
		dp[i][0]=1;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=0;j<=n&&j<=k;j++)
		{
			ll gg=num[n][j];
			ll gd;
			if((ll)i<=gb) gd=ksm(gg,cnt);
			else  gd=ksm(gg,cnt-1);
			for(int ll=j;ll<=k;ll++)
			{
				if(ll==0) continue;
				dp[i][ll] +=  dp[i-1][ll-j]*gd;
				dp[i][ll]%=mod;
			}
		}
/*	for(int i=0;i<=n;i++)
	{
		for(int j=0;j<=m;j++)
			printf("%lld ",dp[i][j]);
		printf("\n");
	}*/
	printf("%lld\n",(dp[n][k]+mod)%mod);
	return 0;
}

 

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值