bzoj 1211: [HNOI2004]树的计数 -- purfer序列

HNOI2004树的计数问题解析
本文介绍了HNOI2004树的计数问题,详细解析了如何根据给定的结点度数计算可能的不同树的数量。利用Prufer数列的概念和组合数学的方法给出了具体的算法实现。

1211: [HNOI2004]树的计数

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Description

一个有n个结点的树,设它的结点分别为v1, v2, …, vn,已知第i个结点vi的度数为di,问满足这样的条件的不同的树有多少棵。给定n,d1, d2, …, dn,编程需要输出满足d(vi)=di的树的个数。

Input

第一行是一个正整数n,表示树有n个结点。第二行有n个数,第i个数表示di,即树的第i个结点的度数。其中1<=n<=150,输入数据保证满足条件的树不超过10^17个。

Output

输出满足条件的树有多少棵。

Sample Input

4
2 1 2 1

Sample Output

2

HINT

每一棵树都对应着唯一的prufer数列,prufer数列也对应唯一的树。prufer数列构造方法:选取编号最小的叶子节点删掉,并将它的父亲加入到prufer数列中,直到树上还有两个节点。假设一个点入度为d,它最多有可能在prufer上出现(d-1)次(普通节点不可能因为父亲出现在prufer上,根节点由于prufer构造时要留两个点所以也会有一个儿子无法使它出现在prufer上)  ,所以一共有n-2个数字出现在prufer上,其中每个相同数字出现d-1次,所以答案为

(n - 2) ! / ( (d1 - 1)! (d2 - 1)! ……(dn - 1)! )

#include<cstdio>
#define ll long long
ll ans=1;
int c[460],a[460],tot,n;
void add(int x,int v)
{
    for(int k=2;k<=x;k++)
    while(x%k==0&&x>0){a[k]+=v;x/=k;}
}
ll ksm(ll a,int b)
{
    ll sum=1;
    for(;b;b>>=1){if(b&1)sum*=a;a*=a;}
    return sum;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&c[i]);
        tot+=c[i];
        if(c[i]==0&&n>1){puts("0");return 0;}
    }
    if(tot!=(n-1)*2){puts("0");return 0;}
    if(n==1){puts("1");return 0;}
    for(int i=2;i<=n-2;i++) add(i,1);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=2;j<=c[i]-1;j++) add(j,-1);
    for(int i=1;i<=n;i++) ans*=ksm((ll)i,a[i]);
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lkhll/p/6557797.html

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初始化、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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