洛谷P2606

洛谷P2606

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题意:给出两个正整数n,m,求1~n所有满足 ∀ i , A i / 2 < A i \forall i,A_{i/2}<A_i i,Ai/2<Ai的排列数(对m取模)

对于任意一个满足的序列可以写成小根堆的形式。

想递归求解, 定 义 f ( x ) 为 x 个 数 字 能 形 成 满 足 条 件 的 序 列 数 定义f(x)为x个数字能形成满足条件的序列数 f(x)x
假 设 左 右 子 树 上 分 别 有 l e , r i 个 节 点 假设左右子树上分别有le,ri个节点 leri
那 么 f ( x ) = C n − 1 l e ∗ f ( l e ) ∗ f ( r i ) 那么f(x)=C^{le}_{n-1}*f(le)*f(ri) f(x)=Cn1lef(le)f(ri)

由于m可能小于n,求组合数用Lucas定理。

#include<bits/stdc++.h>
#define maxn 1000005
#define LL long long
LL n,m,f[maxn],fac[maxn],inv[maxn];
LL C(LL n,LL m,LL p){
	if(m<=0)return 1;
	LL nn=n%p,mm=m%p;
	if(nn<mm) return 0;
	return fac[nn]*inv[mm]%p*inv[nn-mm]%p*C(n/p,m/p,p)%p;
}
LL ksm(LL a,LL b,LL p){
	LL w=a,s=1;
	while(b){
		if(b&1)s=s*w%p;
		w=w*w%p;
		b>>=1;
	}
	return s;
}
int main(){
	scanf("%lld%lld",&n,&m);
	fac[0]=1;
	int t=n<m?n:m;
	if(t==m)t--;
	for(int i=1;i<=t;++i){
		fac[i]=fac[i-1]*i%m;
	}
	inv[t]=ksm(fac[t],m-2,m);
	for (int i=t-1;i>=1;--i){
		inv[i]=inv[i+1]*(i+1)%m;
	}
	inv[0]=1;
	f[0]=f[1]=1;
	LL le,ri;
	le=ri=0;
	for(int i=2;i<=n;++i){
		int k=log(i)/log(2);
		if(i-(1<<k)-(1<<k-1)>=0)ri++;
		else le++;
		f[i]=C(i-1,ri,m)*f[le]%m*f[ri]%m;
	}
	printf("%lld\n",f[n]%m);
	return 0;
}
### 关于 P7731 的题目解析 目前尚未找到针对 P7731 的具体官方题解或权威资料。然而,基于常见的编程竞赛问题模式以及已知的相关算法思路[^1],可以推测该类问题可能涉及动态规划、贪心策略或其他经典算法模型。 以下是关于此类问题的一般性分析框架: #### 动态规划的应用场景 如果 P7731 是一道典型的动态规划问题,则其核心在于状态定义与转移方程的设计。例如,在某些货币兑换问题中,可以通过维护两个数组分别表示当前持有的不同币种的最大价值[^2]。这种设计方式类似于引用中的美元汇率转换逻辑。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main(){ int n; cin >> n; double dp1 = 100.0, dp2 = 0; // 初始条件设定 for(int i=1;i<=n;i++){ int a; cin >> a; double tmp = dp1; dp1 = max(dp1, dp2 / a * 100); // 更新美元最大值 dp2 = max(dp2, tmp / 100 * a); // 更新马克最大值 } cout << fixed << setprecision(2) << dp1; // 输出最终结果 } ``` 上述代码片段展示了如何通过迭代更新来解决多阶段决策优化问题。 #### 贪心算法的可能性 对于另一些特定类型的题目,采用贪心方法可能会更加高效。比如当输入数据满足某种单调性质时,可以直接选取局部最优解从而达到全局最佳效果。 ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct Item { long long w,v; }item[1000]; bool cmp(Item x,Item y){ return (double)x.v/x.w>(double)y.v/y.w; } int main(){ int N,W; cin>>N>>W; for(int i=0;i<N;i++)cin>>item[i].w>>item[i].v; sort(item,item+N,cmp); double res=0; for(int i=0;i<N && W>0;i++){ if(W>=item[i].w){res+=item[i].v;W-=item[i].w;} else{res+=(double)item[i].v/(double)item[i].w*(double)W;W=0;} } printf("%.2f\n",res); } ``` 此段程序体现了利用物品单位重量价值排序后依次装载的过程。 ### 总结 尽管未能直接获取到 P7731 的确切解答方案,但从已有经验出发仍可构建合理的求解路径。无论是运用动态规划还是尝试其他技巧如模拟、枚举等均需紧密结合实际需求展开深入探讨。
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