codeforces584B Kolya and Tanya

本文深入探讨了Codeforces平台上的584题的解题策略,揭示了解决该难题背后的数学逻辑和算法应用。从基本的数学运算出发,逐步构建解题思路,最终通过代码实现,巧妙地解决了一个复杂的问题。文章详细分析了不同场景下的解决方案,包括边界条件的处理和优化策略,为读者提供了一套实用的解题模板。

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题目链接http://codeforces.com/problemset/problem/584/B

解题思路:当n=1时,_______    _______   ______  三个数每位上可以填1,2,3三个数,所以,所有可能的结果就是3*3*3   不满足条件的有2 2 2这一种情况,还有1 2 3这三个数字,总共有6种情况,所以答案是27-1-6=20;当n=2时,所有可能的结果是3*3*3*3*3*3-?=680 ,可以推测出减去49即7*7

所以找到的规律就是:

当n=1时,   27-7

当n=2时     27*27-7*7

注意点:因为最后要模上一个数,中间去模的过程中要注意

具体代码

 

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

#define LL __int64
const LL inf=1000000007;

int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    LL ans=1;
    LL t=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        ans*=27;
        t*=7;
        ans=ans%inf;
        t=t%inf;
    }
    ans=((ans+inf)-t)%inf;
    printf("%I64d\n",ans);
    return 0;
}

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/gaoss/p/4862742.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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