bzoj1547 周末晚会

Burnside定理在组合计数的应用
本文探讨了如何利用Burnside定理解决一类旋转同构条件下的组合计数问题,通过动态规划预处理旋转不变的方案数,并结合模运算确保计算准确性。

我们要求方案数,还是旋转同构的,想burnside,如果我们能计算出转i位不变的满足条件的数量,那么这道题我们就解决了。

考虑转i位时,设tmp=gcd(i,n),那么就共有tmp个循环节。

当tmp<=k时,只要不是所有的循环节都是女生就可以,所以数量为2^tmp-1,但是要特判k>=n,因为这时所有方案都满足条件。

当tmp>k时,我们需要在提前处理出符合条件的且旋转不变的方案数,考虑dp,我们设f[i][j]表示长度为i的线段第一位是男生,末尾有且仅有j位女生的满足条件的方案,g[i][j]与f相同,只是不限首位。h[i]表示环的,就是线段的去掉首尾相加大与k的,这里注意中间的区间位置不唯一。

最后直接上burnside就好了!

 1 #include <cstdio>
 2 #include <cstring>
 3 #include <iostream>
 4 #include <algorithm>
 5 #include <cmath>
 6 #define int long long
 7 #define N 2050
 8 #define mod 100000007
 9 using namespace std;
10 int T,n,m,ans;
11 int f[N][N],g[N][N],h[N],s[N],pw[N];
12 int qp(int a,int b){
13     int c=1;
14     while(b){
15         if(b&1)c=c*a%mod;
16         a=a*a%mod; b>>=1;
17     }return c;
18 }
19 int gcd(int a,int b){return !b?a:gcd(b,a%b);}
20 signed main(){
21     scanf("%lld",&T);
22     pw[0]=1;
23     for(int i=1;i<=2000;i++)pw[i]=(pw[i-1]<<1)%mod;
24     while(T--){
25         ans=0;
26         scanf("%lld%lld",&n,&m);
27         f[1][0]=s[1]=1;f[1][1]=0;
28         for(int i=2;i<=n;i++){
29             f[i][0]=s[i]=s[i-1];
30             for(int j=1;j<=m&&j<i;j++){
31                 f[i][j]=f[i-1][j-1];
32                 (s[i]+=f[i][j])%=mod;
33             }
34         }
35         g[0][0]=s[0]=1;
36         for(int i=1;i<=n;i++){
37             g[i][0]=s[i]=s[i-1];
38             for(int j=1;j<=m&&j<=i;j++){
39                 g[i][j]=g[i-1][j-1];
40                 (s[i]+=g[i][j])%=mod;
41             }
42             h[i]=s[i];
43             for(int j=m+1;j<=2*m&&j<i;j++)
44                 h[i]=(h[i]-(f[i-j][0]*max((int)0,min(j-1,m)-max((int)1,j-m)+(int)1))%mod+mod)%mod;
45         }
46         for(int i=1;i<=n;i++){
47             int tmp=gcd(i,n);
48             if(tmp<=m){
49                 if(m>=n)ans=(ans+pw[tmp])%mod;
50                 else ans=(ans+pw[tmp]-1+mod)%mod;
51             }
52             else ans=(ans+h[tmp])%mod;
53         }
54         ans=ans*qp(n,mod-2)%mod;
55         printf("%lld\n",ans);
56     }
57     return 0;
58 }
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转载于:https://www.cnblogs.com/Ren-Ivan/p/8467451.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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