[Uva10294]Arif in Dhaka

本文介绍了一道经典组合数学题目Uva10294的解题思路,利用Burnside引理解决手镯和项链的计数问题。文章详细解释了如何通过分析旋转和翻转操作来确定不同配置的数量。

[Uva10294]Arif in Dhaka

标签: 置换 Burnside引理


题目链接

题意

有很多个珠子穿成环形首饰,手镯可以翻转和旋转,项链只能旋转。(翻转过的手镯相同,而项链不同)
有n个珠子,k种颜色,输出不同的项链和手镯的个数。

题解

  • 先考虑旋转的置换:
    假如旋转i颗珠子,那么显然产生的循环节个数为gcd(i,n),那么就可以做了。

  • 考虑翻转的置换:
    首先可以知道,如果先旋转再翻转,肯定可以找到某一种翻转的置换与之等价。

    那么假如珠子的个数为奇数,可以得到(n/2)个长度为2的循环,一个长度为1的循环。
    假如是偶数,那么还需要分情况讨论:
    • 如果对称轴不穿过任一珠子,那么会分成(n/2)个长度为2的循环;

    • 如果穿过珠子,就会分成(n/2-1)个长度为2的循环和2个长度为1的循环;

Code

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<set>
#include<queue>
#include<map>
#include<stack>
#include<vector>
using namespace std;
#define ll long long
#define REP(i,a,b) for(int i=(a),_end_=(b);i<=_end_;i++)
#define DREP(i,a,b) for(int i=(a),_end_=(b);i>=_end_;i--)
#define EREP(i,a) for(int i=start[(a)];i;i=e[i].next)
inline int read()
{
    int sum=0,p=1;char ch=getchar();
    while(!(('0'<=ch && ch<='9') || ch=='-'))ch=getchar();
    if(ch=='-')p=-1,ch=getchar();
    while('0'<=ch && ch<='9')sum=sum*10+ch-48,ch=getchar();
    return sum*p;
}

const int maxn=120;

int n,t;
ll power[maxn];

void doing()
{
    ll A=0,B=0;
    power[0]=1;
    REP(i,1,n)power[i]=power[i-1]*t;
    REP(i,1,n)A+=power[__gcd(i,n)];
    if(n & 1)B=n*power[n/2+1];
    else B=n/2*(power[n/2]+power[n/2+1]);
    cout<<A/n<<" "<<(A+B)/2/n<<endl;
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&t)==2)
    {
        doing();
    }
    
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/gzy-cjoier/p/7472656.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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