codeforces118D. Caesar's Legions

本文详细解析 CodeForces 平台上的 118D 题目,通过动态规划方法求解步兵和骑兵的美丽排列组合数量。针对限制条件,给出具体的代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

地址:http://www.codeforces.com/problemset/problem/118/D

题目:

Gaius Julius Caesar, a famous general, loved to line up his soldiers. Overall the army had n1 footmen and n2 horsemen. Caesar thought that an arrangement is not beautiful if somewhere in the line there are strictly more that k1 footmen standing successively one after another, or there are strictly more than k2 horsemen standing successively one after another. Find the number of beautifularrangements of the soldiers.

Note that all n1 + n2 warriors should be present at each arrangement. All footmen are considered indistinguishable among themselves. Similarly, all horsemen are considered indistinguishable among themselves.

Input

The only line contains four space-separated integers n1, n2, k1, k2 (1 ≤ n1, n2 ≤ 100, 1 ≤ k1, k2 ≤ 10) which represent how many footmen and horsemen there are and the largest acceptable number of footmen and horsemen standing in succession, correspondingly.

Output

Print the number of beautiful arrangements of the army modulo 100000000 (108). That is, print the number of such ways to line up the soldiers, that no more than k1 footmen stand successively, and no more than k2 horsemen stand successively.

Examples
input
2 1 1 10
output
1
input
2 3 1 2
output
5
input
2 4 1 1
output
0
Note

Let's mark a footman as 1, and a horseman as 2.

In the first sample the only beautiful line-up is: 121

In the second sample 5 beautiful line-ups exist: 12122, 12212, 21212, 21221, 22121

 

思路:好吧,这题又没自己做出来,看了别人的代码后才会的;

    开始我用dp[i][0]和dp[i][1]来表示前i个人中以0或1结尾的排列方式有多少中,然后。。。。就没有然后了,写不下去了,因为前i个人中,我统计不出步兵和骑兵各有多少人。

    。别人的做法:我只能说构思很巧!,算0结尾的用以1结尾的来计算!

  使用状态dp【i】【j】【k】,i,j:步兵,骑兵个数  k:0是步兵,1是骑兵

  状态方程:for(int k = 1; k <= min(i,k1); k++)
                  dp[i][j][0] = (dp[i][j][0] + dp[i-k][j][1])%MOD;
              for(int k = 1; k <= min(j,k2); k++)
                  dp[i][j][1] = (dp[i][j][1] + dp[i][j-k][0])%MOD;

 1 #include <iostream>
 2 #include <algorithm>
 3 #include <cstdio>
 4 #include <cmath>
 5 #include <cstring>
 6 #include <queue>
 7 #include <stack>
 8 #include <map>
 9 #include <vector>
10 
11 #define PI acos((double)-1)
12 #define E exp(double(1))
13 using namespace std;
14 
15 int dp[110][110][2];
16 int main (void)
17 {
18     int n1,n2,k1,k2;
19     cin>>n1>>n2>>k1>>k2;
20     memset(dp,0,sizeof(dp));
21     for(int i=1;i<= min(n1,k1);i++)
22         dp[i][0][0] = 1;
23     for(int i = 1;i<=min(n2,k2);i++)
24         dp[0][i][1]=1;
25     for(int i = 1;i<=n1;i++)
26         for(int j = 1;j<=n2;j++)
27         {
28             for(int k=1;k<=min(i,k1);k++)
29                 dp[i][j][0]=(dp[i][j][0]+dp[i-k][j][1])%100000000;
30             for(int k=1;k<=min(j,k2);k++)
31                 dp[i][j][1]=(dp[i][j][1]+dp[i][j-k][0])%100000000;
32         }
33     cout<<(dp[n1][n2][0]+dp[n1][n2][1])%100000000<<endl;
34     return 0;
35 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/weeping/p/5364007.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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