[南宁ACM-ICPC]Frequent Subsets Problem

本文介绍了一种使用状态压缩动态规划解决特定计数问题的方法。针对给定整数n及浮点数a,从集合U={1,2,...,n}

题意:给一个n,对应的全集为U = {1, 2, 3, …, n},再给出一个浮点数a。下面给出M个U的子集。问这M个集合的子集中出现次数超过n * a的集合的数量有多少。


分析:
一道特别简单的状压…比赛看着600多人A出来我们A不出来,,很心塞…
怎么状压呢?因为n最大为20,可以用n位二进制的数来表示任意一个全集U的子集,最大的数2^20 - 1对应的状态为{1, 2, 3, …, 20}。
对于一个子集,假如其状态为x,然后给出的M个子集的对应的状态为y,如果x & y == x,那么x就为y的一个子集
所以我们可以枚举1 - 2^n所有的数,对应全集U的所有子集,看每个子集在这M个子集出现的次数,超过n * a的就cnt++,最后的cnt就是最后的答案了。

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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