Codeforces 57C Array dp暴力找到规律

本文深入探讨了非增量程序的计算方法,通过动态规划算法找到最优解。详细介绍了如何从非增量程序中导出公式,并利用动态规划优化计算过程。通过实例分析,展示了将复杂问题简化为易于解决的步骤,最后通过代码实现验证了解法的有效性和效率。

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的非增量程序首先,计算,

如果不增加的节目数量x, 非减少一些方案是x

答案就是 2*x - n

仅仅需求得x就可以。

能够先写个n3的dp,然后发现规律是 C(n-1, 2*n-1)

然后套个逆元就可以。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<vector>
#include<string.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define mod 1000000007
ll n;
ll Pow(ll x, ll y)
{
    ll ans = 1;
    while(y)
    {
        if(y&1) ans = (ans * x) % mod;
        y >>= 1;
        x = (x*x)%mod;
    }
    return ans;
}
ll chu(ll x, ll y)
{
    return (x * Pow(y, mod-2))%mod;
}
int main(){
	ll i, j;
	while(cin>>n){
        if(n==1){puts("1");continue;}
        n -- ;
        ll ans = n+2;
        ll zi = 2, mu = n+3;
        for(i = n+3; i <= 2*n+1; i++)
        {
            ans *= mu;
            ans = chu(ans % mod, zi);
            mu++; zi++;
        }
        ans *= 2; ans -= (n+1);
        ans += mod;
        cout<<ans%mod<<endl;
	}
	return 0;
}

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内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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