Luogu5405 CTS2019氪金手游(容斥原理+树形dp)

博客介绍了外向树概率计算方法,设f[i][j]为i子树中权值和为j的合法方案概率,用树形背包转移。对于树上反向边,先不考虑计算概率,再用容斥原理拓展到多条反向边,容斥可在dp中完成,遇到反向边时分情况转移并乘系数。

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  考虑外向树怎么做。显然设f[i][j]为i子树中出现权值和为j的合法方案的概率,转移做树形背包即可。

  如果树上只有一条反向边,显然可以先不考虑该边计算概率,再减去将整棵树看做外向树的概率。于是考虑容斥,进一步拓展到多条反向边,就是考虑0条反向边的概率-考虑1条反向边的概率+考虑2条反向边的概率……容斥可以在dp中完成,即遇到反向边时分是否考虑它转移,若考虑乘上-1的系数。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define N 3010
#define P 998244353
char getc(){char c=getchar();while ((c<'A'||c>'Z')&&(c<'a'||c>'z')&&(c<'0'||c>'9')) c=getchar();return c;}
int gcd(int n,int m){return m==0?n:gcd(m,n%m);}
int read()
{
	int x=0,f=1;char c=getchar();
	while (c<'0'||c>'9') {if (c=='-') f=-1;c=getchar();}
	while (c>='0'&&c<='9') x=(x<<1)+(x<<3)+(c^48),c=getchar();
	return x*f;
}
int n,a[N][4],p[N],size[N],I[N],ans,t;
int d[N][N],f[N][N],h[N];
bool flag[N];
int ksm(int a,int k)
{
	int s=1;
	for (;k;k>>=1,a=1ll*a*a%P) if (k&1) s=1ll*s*a%P;
	return s;
}
int inv(int a){return ksm(a,P-2);}
void inc(int &x,int y){x+=y;if (x>=P) x-=P;}
struct data{int x,y,op;
}e[N];
struct data2{int to,nxt,op;
}edge[N];
void addedge(int x,int y,int op){t++;edge[t].to=y,edge[t].nxt=p[x],edge[t].op=op,p[x]=t;}
void dfs(int k)
{
	flag[k]=1;
	for (int i=1;i<=n;i++)
	if (d[k][i]&&!flag[i]) d[k][i]=d[i][k]=k,dfs(i);
}
void dp(int k)
{
	f[k][0]=1;
	for (int i=p[k];i;i=edge[i].nxt)
	{
		dp(edge[i].to);
		for (int x=size[k];x>=0;x--) h[x]=f[k][x];
		for (int x=0;x<=size[k]+size[edge[i].to];x++) f[k][x]=0;
		if (edge[i].op==0)
		{
			for (int x=size[k];x>=0;x--)
				for (int y=size[edge[i].to];y>=0;y--)
				inc(f[k][x+y],1ll*h[x]*f[edge[i].to][y]%P);
		}
		else
		{
			for (int x=size[k];x>=0;x--)
				for (int y=size[edge[i].to];y>=0;y--)
				inc(f[k][x+y],1ll*(P-1)*h[x]%P*f[edge[i].to][y]%P),
				inc(f[k][x],1ll*h[x]*f[edge[i].to][y]%P);
		}
		size[k]+=size[edge[i].to];
	}
	for (int x=size[k];x>=0;x--) h[x]=f[k][x];
	for (int x=0;x<=size[k]+3;x++) f[k][x]=0;
	for (int x=size[k];x>=0;x--)
		for (int y=3;y>=1;y--)
		inc(f[k][x+y],1ll*h[x]*a[k][y]%P*y*I[x+y]%P);
	size[k]+=3;
}
int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
	freopen("a.in","r",stdin);
	freopen("a.out","w",stdout);
	const char LL[]="%I64d\n";
#else
	const char LL[]="%lld\n";
#endif
	n=read();
	for (int i=1;i<=n;i++)
	{
		for (int j=1;j<=3;j++) a[i][j]=read();
		int p=inv(a[i][1]+a[i][2]+a[i][3]);
		for (int j=1;j<=3;j++) a[i][j]=1ll*a[i][j]*p%P;
	}
	for (int i=1;i<n;i++) e[i].x=read(),e[i].y=read(),d[e[i].x][e[i].y]=d[e[i].y][e[i].x]=1;
	dfs(1);
	for (int i=1;i<n;i++)
	{
		if (d[e[i].x][e[i].y]==e[i].y) swap(e[i].x,e[i].y),e[i].op=1;
		addedge(e[i].x,e[i].y,e[i].op);
	}
	for (int i=1;i<=n*3;i++) I[i]=inv(i);
	dp(1);
	for (int i=0;i<=3*n;i++) inc(ans,f[1][i]);
	cout<<ans;
	return 0;
} 
 

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Gloid/p/10907852.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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