首页 > 其他分享 >染色问题

染色问题

时间:2023-06-26 20:22:45浏览次数:27  
标签:颜色 染色 zhuanlan 环形 问题 ans

环形染色问题

一个圆环被分成m块,用n种不同颜色给每一块染色,要求相邻两块的颜色不相同。此类问题称之为环形染色问题。
相关证明:https://zhuanlan.zhihu.com/p/507310484
结论:
n种颜色,m种区域,则最终的染色数为\(ans=(n-1)^m+(-1)^m(n-1)\)

标签:颜色,染色,zhuanlan,环形,问题,ans
From: https://www.cnblogs.com/Qiansui/p/17506630.html

相关文章

  • 转载: redis中的bigkey问题
    reference:  https://www.modb.pro/db/459810 什么是bigkeybigkey就是rediskey/value体系中的大value问题。我们知道redis的底层数据存储结构中,有多种数据结构的实现。String:简单动态字符串List:双向链表、压缩列表 Hash:哈希表、压缩列表 SortedSet:跳表、压......
  • 资源路径问题
          ......
  • NVIDIA-SMI has failed带来的一系列问题
    NVIDIA-SMIhasfailed带来的一系列问题前沿记实验室的小红帽服务器重启后,使用nvidia-smi出现以下问题:NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.现记录解决该问......
  • 【HarmonyOS】低代码项目中设置拖拽组件背景色透明度问题
    【关键字】HarmonyOS、低代码开发、拖拽组件、背景色透明度【问题描述】使用拖拽式组件开发HarmonyOS项目时,想给组件设置背景色透明度,有如下几个问题:1)使用DevEcoStudio自带的颜色选择器,无法设置透明度,只能手动输入2)在子模块library中给组件手动输入#ff000000格式背景色,在主模块ent......
  • Linux系统中常见的CPU问题及其解决方法!
    Linux系统跟Windows系统在操作上,还是有很多不同之处的,有些刚开始使用Linux系统的小伙伴,常常会不知该如何操作,今天老男孩教育小编给大家讲解一下Linux系统常见的CPU问题及其解决方法,以下是详细的内容:1、频繁的CPU过载CPU过载是一种常见的问题,尤其是那些运行重负载应用程......
  • Linux实例常用内核网络参数与常见问题处理
    查看和修改Linux实例内核参数方法一、通过 /proc/sys/ 目录查看内核参数:使用 cat 查看对应文件的内容,例如执行命令 cat/proc/sys/net/ipv4/tcp_tw_recycle 查看 net.ipv4.tcp_tw_recycle 的值。修改内核参数:使用 echo 修改内核参数对应的文件,例如执行命令 echo"......
  • 【问题解决】echart formatter 模板变量 精度
    遇到这样的精度问题这是之前的配置formatter:`{serie|{a}}\n{data|{c}}`+this.label,这样实现了不同样式,出现了jsnumber类型的精度问题formatter也可以返回模板,返回样式|模板的形式formatter:function(data){return(......
  • charles使用常见问题与解决方法
    Charles使用常见问题与解决方法一.charles断点常见问题与解决办法1.开启断点后,客户端刷新页面,charles没有拦截到请求问题原因:客户端和charles有缓存,客户端在发起请求时,会直接从缓存中读取数据,没有请求服务端解决方法:把浏览器和charles的缓存清除,勾选不保存缓存数据2.开启断点后,客......
  • Appnium报错TypeError: visibility_of_element_located() takes 1 positional argumen
    报错信息: 原因:类型错误,visibility_of_element_located()方法需要1个参数位,但提供了两个解决方法:添加括号!让其成为一个整体 ......
  • 缓存与DB数据一致性问题解决的几个思路
    使用缓存必然会碰到缓存跟真实数据不一致的问题,虽然我们会在数据发生变化时通知缓存,但是这个延迟时间内必然会导致数据不一致,如何解决一般有下面几个思路:首先,当这个延迟如果在业务上时可以接受的,比如文章阅读、评论次数这样的缓存数据,这样的问题这里不考虑。 类似数据库分布式事务......