Codeforces 474D. Flowers

本文详细解析了Codeforces474D.Flowers题目的解题思路,通过优化DP算法,将求解从a到b的排列组合数量问题转化为DP值的差值计算,显著提升了效率。

Codeforces 474D. Flowers

传送门:https://codeforces.com/problemset/problem/474/D

提醒自己:
有时把一些会在多个步骤中重复使用到的东西要先分离出来算好(本题具体见///中部分),这样可以节省时间,在这道题中使用了这个方法,其实在上之前做474B也用到了这个思想。

题目大意:
现在有红色和白色的花瓣两种,对它们进行一个排序,使得要么没有白色的,要么白色的都是k个一组连在一起。你的任务是算从ai到bi个花瓣排列种数一共有多少种不同的排列方法。

主要想法:
我们可以发现在前k-1个都只有全红一种方法,而k有2个,此后,每一个i都是i-1的情况加上一个红色或者i-k的情况加上k个折色,所以这个函数就推出来了。
dp[i]=dp[i-1]+dp[i-k]
但我们也要关注到的是如何求ai到bi,直接分次暴力累加应该会超时吧,所以我们不妨这样
///把每个dp定义为它原来前面每个dp的和,这样,ai到bi就变成了两个dp之间的差,这样,dp的运算就可以循环利用,节省了时间///

	代码实现:
#include <bits/stdc++.h>
 
using namespace std;
#define P 1000000007
 
int main()
{
    int t,k,m=0;
    cin>>t>>k;
    vector<int>a(t),b(t);
    for(int i=0;i<t;i++)
    {
        scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);
        if(m<b[i])m=b[i];
    }
    if(k>m)
    {
        for(int i=0;i<t;++i)
        {
            cout<<b[i]-a[i]+1<<endl;
        }
    }
    else
    {
        vector<int>c(m+1,0);
        for(int i=1;i<k;++i)
        {
            c[i]=1;
        }
        c[k]=2;
        for(int i=k+1;i<=m;++i)
        {
            c[i]=(c[i-1]+c[i-k])%P;
        }
        for(int i=2;i<=m;i++)
        {
            c[i]=(c[i]+c[i-1])%P;
        }
        for(int i=0;i<t;i++)
        {
            int x=c[b[i]]-c[a[i]-1];
            x=x>=0?x:x+P;
            cout<<x<<endl;
        }
    }
    return 0;
}
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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