有 NN 级台阶，你一开始在底部，每次可以向上迈 1\sim K1∼K 级台阶，问到达第 NN 级台阶有多少种不同方式。 输入格式 两个正整数 N,KN,K。 输出格式 一个正整数 ans\pmod{100003}ans(mod100003)，为到达第 NN 级台阶的不同方式数。 输入输出样例

输入样例：
5 2 2
输出样例：
8

解释：可以有以下8种方式到达第5级台阶：
1. 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5
2. 1 -> 2 -> 4 -> 5
3. 1 -> 3 -> 4 -> 5
4. 1 -> 3 -> 5
5. 1 -> 4 -> 5
6. 2 -> 3 -> 4 -> 5
7. 2 -> 4 -> 5
8. 3 -> 4 -> 5

以下是代码实现：

n, k1, k = map(int, input().split())

dp = [0] * (n + 1)
dp[0] = 1

for i in range(1, n + 1):
    for j in range(1, k1 + 1):
        if i >= j:
            dp[i] += dp[i - j]
            dp[i] %= 100003

print(dp[n])

相关问题

有 nn 个人，编号为 1\sim n1∼n，开始时所有人都站着。输入一个数字 kk，令编号为k以及 kk 的倍数的人坐下，请问最后哪些人站着？请用编程的方式解决这个问题。c++

在 C++ 中，你可以使用数组或者vector来表示这些人，并通过遍历判断每个人是否应该坐下。以下是一个简单的解决方案：

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

vector<int> standingPeople(int n, int k) {
    vector<int> status(n + 1, 1); // 初始状态，所有人站着，用1表示
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        if (i % k == 0) { // 如果编号是k的倍数
            status[i] = 0; // 让这个人坐下，用0表示
        }
    }

    // 找出最后站着的人的编号
    vector<int> result;
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        if (status[i]) {
            result.push_back(i);
        }
    }

    return result;
}

int main() {
    int n, k;
    cout << "请输入总人数n: ";
    cin >> n;
    cout << "请输入数字k: ";
    cin >> k;

    vector<int> remainingStandees = standingPeople(n, k);

    cout << "最终站着的人有: ";
    for (int person : remainingStandees) {
        cout << person << " ";
    }
    cout << endl;

    return 0;
}

在这个程序中，`standingPeople` 函数接收人数 `n` 和坐下的规律 `k`，然后更新每个人的状态并返回最终站立的人的编号列表。`main` 函数则读取用户的输入并打印结果。

利用nn.BatchNorm1d()在第一,二隐藏层加入批量归一化函数

好的，针对你的要求，我可以给出以下示例代码来在第一、二隐藏层中添加批量归一化函数：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=100, out_features=50)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(num_features=50)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=50, out_features=20)
        self.bn2 = nn.BatchNorm1d(num_features=20)
        self.fc3 = nn.Linear(in_features=20, out_features=10)
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        return x

在这个示例中，我们定义了一个三层的全连接神经网络，其中第一隐藏层和第二隐藏层都添加了批量归一化函数。在 forward 函数中，我们首先使用第一层全连接层进行计算，然后将其输入到批量归一化函数中，再进行 ReLU 激活函数的计算，然后再将其输入到第二层全连接层进行计算，再将其输入到第二个批量归一化函数中，再进行 ReLU 激活函数的计算，最后将其输入到输出层进行计算。