给定 N 个正整数 A1,A2,…,AN，从中选出若干个数，使它们的和为 M，求有多少种选择方案。第二行包含 N 个整数，表示 A1,A2,…第一行包含两个整数 N 和 M。包含一个整数，表示可选方案数。答案保证在 int 范围内。

先看题目：给出一个 N 个顶点 M 条边的无向无权图，顶点编号为 1 到 N。问从顶点 1 开始，到其他每个点的最短路有几条。

表示城市 ai​ 和城市 bi​ 之间有一条公路，如果从城市 ai​ 到城市 bi​，或者从城市 bi​ 到城市 ai​，会损失 ci​ 的血量。假设 1 为暴风城，n 为奥格瑞玛，而他的血量最多为 b，出发时他的血量是满的。歪嘴哦不希望花很多钱，他想知道，在可以到达奥格瑞玛的情况下，他所经过的所有城市中最多的一次收取的费用的最小值是多少。城市之间有 m 条双向的公路，连接着两个城市，从某个城市到

给定 N 个正整数 A1,A2,…,AN，从中选出若干个数，使它们的和为 M，求有多少种选择方案。第二行包含 N 个整数，表示 A1,A2,…第一行包含两个整数 N 和 M。包含一个整数，表示可选方案数。答案保证在 int 范围内。

每组数据的接下来R行数据，从北向南依次描述每行花生苗的情况。每行数据有C个整数，按从西向东的顺序描述了该行每株花生苗上的花生数目M。地里每个道路的交叉点上都有种着一株花生苗，上面有若干颗花生，经过一株花生苗就能摘走该它上面所有的花生。对每组输入数据，输出一行，内容为Hello Kitty能摘到得最多的花生颗数。2、如果下标从0开始存入，那么最后输出的记得是n-1，m-1，因为取不到n和m。每组数据

现在有n个物品，每个物品的重量为w[i]，价值为v[i]。如果选当前物品，则最大价值就是前i-1个物品中，体积为j-w[i]的最大价值加上当前物品的价值v[i]，即f[i-1][j-w[i]]+v[i]。在该代码中，我们使用f[i][j]表示选前i个物品，体积为j时的最大价值，其中i=1,2,3,...,n，j=0,1,2,...,m。如果不选当前物品，则最大价值就是前i-1个物品中，体积为j的最

为什么要用x/i,而不是用sqrt，是因为每次到这边判断的时候，就要调用一次关于sqrt的函数，这样的话如果计算的次数太多就会浪费太多时间，而且相除的话可以防止爆int。从2开始，如果不是质数的话，就一直continue,直至遇到质数，然后cnt求的就是次数，cnt++,同时把该质数弄到prim[N]中，下面一个循环就是从倍数开始剔除。如果可以整除，那么再一直整除到不能整除i的时候，而且这个时候第

3、判断三种情况，这里顺序随便，因为最终取结果的时候，只会取最先到达的结果。农夫和牛都位于数轴上，农夫起始位于点 N，牛位于点 K。从 X 移动到 X−1或 X+1，每次移动花费一分钟。2、初始化距离，并且最开始的点为n，点n的距离为0。从 X 移动到 2∗X，每次移动花费一分钟。假设牛没有意识到农夫的行动，站在原地不动。输出一个整数，表示抓到牛所花费的最少时间。1、q[]记录跳的点，dist[]

贪心算法（Greedy Algorithm）是一种基于贪心思想实现的算法，它是一种在局部最优的情况下朝着全局最优解前进的算法思想。贪心算法通常得到的结果不一定是全局最优解，但是对于某些问题，贪心算法得到的结果是最优解。需要注意的是，在某些情况下，贪心算法得到的结果是局部最优解而不是全局最优解，此时需要使用其他算法来找到全局最优解，例如动态规划算法等。1、看一个结构体数组，存储区间的左右端点，如果自

组合数的概念是指从n个不同元素中取出m个元素的方案数，可以表示为C(n,m)，也可以表示为n choose m。这种方式比递归方式更高效，因为递归方式存在大量的重复计算，而迭代方式可以通过记录中间结果来避免重复计算。思路：第一层循环从底数开始，所以从N开始，第二层循环从i开始，减少时间复杂度，下面那就是一个数学公式。给定 n 组询问，每组询问给定两个整数 a，b，请你输出 Cbamod(109+7