[BZOJ3142][HNOI2013]数列-快速幂-数学

本文介绍了一个关于预测股票价格可能性的问题,通过数学模型和算法解决了一系列约束条件下的股价预测难题。文章详细阐述了解题思路和算法实现,包括如何利用差分序列简化问题、计算可能的价格组合数量。

数列

Description

小T最近在学着买股票,他得到内部消息:F公司的股票将会疯涨。股票每天的价格已知是正整数,并且由于客观上的原因,最多只能为N。在疯涨的K天中小T观察到:除第一天外每天的股价都比前一天高,且高出的价格(即当天的股价与前一天的股价之差)不会超过M,M为正整数。并且这些参数满足M(K-1)

Input

只有一行用空格隔开的四个数:N、K、M、P。对P的说明参见后面“输出格式”中对P的解释。
输入保证20%的数据M,N,K,P≤20000,保证100%的数据M,K,P≤109,N≤1018 。

Output

仅包含一个数,表示这K天的股价的可能种数对于P的模值。【输入输出样例】

Sample Input

7 3 2 997

Sample Output

16

【样例解释】

输出样例的16表示输入样例的股价有16种可能:

{1,2,3},{1,2,4},{1,3,4},{1,3,5}, {2,3,4},{2,3,5},{2,4,5},{2,4,6}, {3,4,5},{3,4,6},{3,5,6},{3,5,7},{4,5,6},{4,5,7},{4,6,7},{5,6,7}


想了一中午都没想出来的神题……
看完题解表示窝太菜了QAQ


思路:
考虑那个神奇的条件m(k1)<n
这代表着,至少有一种初始值可以满足,即使k天均增加m,也能保证最后价值小于N

于是考虑差分,那么一个合法的差分序列a对答案的贡献是nai
由于上述条件,这个贡献一定为正。

于是答案便是a(nai)

注意到合法的amk1种,于是提出一项:
ans=mk1naai

然后,考虑每一项对于aai的贡献。
对于ai,它的贡献是:
valai=mk2ai=1m1=mk2m(m+1)2

于是,答案可以化为:
ans=mk1n(k1)mk2m(m+1)2

可以发现,这个式子正好可以巧妙地避开逆元。
于是完成了~

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef long long ll;

ll n,k,m,md;

inline ll qpow(ll a,ll b)
{
    ll ret=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)ret=ret*a%md;
        a=a*a%md;b>>=1;
    }
    return ret;
}

int main()
{
    scanf("%lld%lld%lld%lld",&n,&k,&m,&md);n%=md;k%=md;m%=md;
    printf("%lld\n",qpow(m,k-2)*((n*m%md-(k-1)*((m*(m+1)/2)%md)%md+md)%md)%md);
    return 0;
}
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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