多种求组合数算法

目录

  • 求组合数Ⅰ(递推)
    • 核心理论
    • 理论推导
    • 典型例题
      • 代码实现
  • 求组合数Ⅱ(预处理)
    • 核心理论
    • 典型例题
      • 代码实现
  • 求组合数Ⅲ(Lucas定理)
    • 核心理论
    • Lucas定理的证明
      • 1.证明Lucas定理的第一形式
      • 2.证明Lucas定理的第二形式
    • 典型例题
      • 代码实现
  • 求组合数Ⅳ(高精度乘法及质因子优化)
    • 核心理论
    • 典型例题
      • 代码实现
  • 求组合数Ⅴ(卡特兰数)
    • 卡特兰数的概念
    • 卡特兰数的应用场景
    • 满足条件的01序列
      • 利用卡特兰数求解
      • 代码实现


求组合数Ⅰ(递推)

适合场景: 1 ≤ b ≤ a ≤ 2000 1\leq b \leq a \leq2000 1ba2000,取模情况下。

核心理论

C a b = C a − 1 b + C a − 1 b − 1 \large C_a^b=C_{a-1}^b+C_{a-1}^{b-1} Cab=Ca1b+Ca1b1

通过递推的方式来求解。


理论推导

先把 a a a 个元素分成两个部分:

  • a a a 个元素
  • 剩下的 a − 1 a-1 a1 个元素

在选择 b b b 个元素时,有两种情况:

  • 选取第 a a a 个元素
  • 不选取第 a a a 个元素

如果选取第 a a a 个元素,那么我们需要从剩下的 a − 1 a-1 a1 个元素中选择 b − 1 b-1 b1 个元素。由组合数定义,这种情况的个数为 C a − 1 b − 1 C_{a-1}^{b-1} Ca1b1

如果不选取第 a a a 个元素,那么我们需要从剩下的 a − 1 a-1 a1 个元素中选择 b b b个元素。这种情况的个数为 C a − 1 b C_{a-1}^b Ca1b

于是总的组合个数就等于上面两种情况之和:

C a b = C a − 1 b − 1 + C a − 1 b C_a^b = C_{a-1}^{b-1} + C_{a-1}^b Cab=Ca1b1+Ca1b


典型例题

题目描述:
给定 n n n 组询问,每组询问给定两个整数 a , b a,b a,b,请你输出 C a b ( m o d 1 0 9 + 7 ) C_a^b \pmod {10^9+ 7} Cab(mod109+7)的值。

输入格式:
第一行包含整数 n n n

接下来 n n n 行,每行包含一组 a a a b b b

输出格式:
n n n 行,每行输出一个询问的解。

数据范围:
1 ≤ n ≤ 10000 1 \leq n \leq 10000 1n10000
1 ≤ b ≤ a ≤ 2000 1 \leq b \leq a \leq 2000 1ba2000

输入样例:

3
3 1
5 3
2 2

输出样例:

3
10
1

代码实现

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream>
using namespace std;

const int N = 2010, mod = 1e9 + 7;
int c[N][N];

void Init()
{
	for (int i = 0; i < N; i++)
	{
		for (int j = 0; j <= i; ++j)
			if (!j) c[i][j] = 1;
			else c[i][j] = (c[i - 1][j] + c[i - 1][j - 1]) % mod;
	}
}
int main()
{
	Init();
	int n;
	cin >> n;
	while (n--)
	{
		int a, b;
		cin >> a >> b;
		cout << c[a][b] << endl;
	}
	return 0;
}

求组合数Ⅱ(预处理)

核心理论

适合场景: 1 ≤ b ≤ a ≤ 1 0 5 1 \leq b \leq a \leq 10^5 1ba105,取模情况下。

C a b = a ! ( a − b ) ! ∗ b ! \large C_a^b=\frac{a!}{(a-b)! * b!} Cab=(ab)!b!a!

由于数据较大且可取模,因此通过求乘法逆元的方法来将 a ! ( a − b ) ! ∗ b ! \frac{a!}{(a-b)! * b!} (ab)!b!a! 转换为 a ! ∗ b ! ∗ ( a − b ) ! − 1 a! * b! * {(a-b)!}^{-1} a!b!(ab)!1 的形式。

因此采用两个数组来递推:

f a c t [ i ] = i !   %   m o d fact[i] = i!\ \% \ mod fact[i]=i! % mod
i n f a c t [ i ] = ( i ! ) − 1   %   m o d infact[i] = (i!)^{-1}\ \% \ mod infact[i]=(i!)1 % mod

C a b = a ! ( a − b ) ! ∗ b ! = ( f a c t [ a ] ∗ i n f a c t [ a − b ] ∗ i n f a c t [ b ] )   \large C_a^b=\frac{a!}{(a-b)! * b!} = (fact[a] * infact[a-b] * infact[b] )\ % \ mod Cab=(ab)!b!a!=(fact[a]infact[ab]infact[b]) 


典型例题

题目描述:
给定 n n n 组询问,每组询问给定两个整数 a , b a,b a,b,请你输出 C a b ( m o d 1 0 9 + 7 ) C_a^b \pmod {10^9+7} Cab(mod109+7)的值。

输入格式:
第一行包含整数 n n n

接下来 n n n 行,每行包含一组 a a a b b b

输出格式:
n n n 行,每行输出一个询问的解。

数据范围:
1 ≤ n ≤ 10000 1 \leq n \leq 10000 1n10000
1 ≤ b ≤ a ≤ 1 0 5 1 \leq b \leq a \leq 10^5 1ba105

输入样例:

3
3 1
5 3
2 2

输出样例:

3
10
1

代码实现

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream>
using namespace std;

const int N = 1e5 + 10, mod = 1e9 + 7;
int fact[N]; // 阶乘结果数组
int infact[N]; // 阶乘逆元结果数组

// 快速幂
int qmi(int a, int b, int p)
{
	int res = 1;
	while (b)
	{
		if (b & 1) res = (long long)res * a % p;
		a = (long long)a * a % p;
		b >>= 1;
	}
	return res;
}
int main()
{
	fact[0] = infact[0] = 1;
	for (int i = 1; i < N; ++i) // 递推求解
	{
		fact[i] = (long long)fact[i - 1] * i % mod;
		infact[i] = (long long)infact[i - 1] * qmi(i, mod - 2, mod) % mod;
	}
	int n;
	cin >> n;
	while (n--)
	{
		int a, b;
		cin >> a >> b;
		cout << (long long)fact[a] * infact[b] % mod * infact[a - b] % mod << endl;
	}
	return 0;
}

求组合数Ⅲ(Lucas定理)

适合场景: 1 ≤ b ≤ a ≤ 1 0 18 1 \leq b \leq a \leq 10^{18} 1ba1018,取模且模数为在 1 ≤ p ≤ 1 0 5 1\leq p \leq 10^5 1p105 较小范围内的质数。

核心理论

Lucas(卢卡斯)定理:

1.Lucas定理的第一形式
KaTeX parse error: No such environment: align* at position 14: \LARGE \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲ C_a^b \equiv \…
其中:

  • a = ∑ i = 0 k a i p i a=\sum_{i=0}^ka_ip^i a=i=0kaipi b = ∑ i = 0 k b i p i b=\sum_{i=0}^kb_ip^i b=i=0kbipi a a a b b b 在素数 p p p p p p 进制展开。

2.Lucas定理的第二形式
C a b ≡ C a % p b % p ∗ C a ÷ p b ÷ p ( m o d p ) \LARGE C_a^b \equiv C_{a\%p}^{b\%p} * C_{a \div p}^{b \div p} \pmod p CabCa%pb%pCa÷pb÷p(modp)



Lucas定理的证明

1.证明Lucas定理的第一形式

在这里插入图片描述

2.证明Lucas定理的第二形式

在这里插入图片描述


典型例题

题目描述:
给定 n n n 组询问,每组询问给定三个整数 a , b , p a,b,p a,b,p,其中 p p p 是质数,请你输出 C a b ( m o d p ) C_a^b \pmod p Cab(modp) 的值。

输入格式:
第一行包含整数 n n n

接下来 n n n 行,每行包含一组 a , b , p a,b,p a,b,p

输出格式:
n n n 行,每行输出一个询问的解。

数据范围:
1 ≤ n ≤ 20 1 \leq n \leq 20 1n20
1 ≤ b ≤ a ≤ 1 0 18 1 \leq b \leq a \leq 10^{18} 1ba1018
1 ≤ p ≤ 1 0 5 1 \leq p \leq 10^5 1p105

输入样例:

3
5 3 7
3 1 5
6 4 13

输出样例:

3
3
2

代码实现

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream>
using namespace std;

// 快速幂求逆元
int qmi(int a, int b, int p) 
{
  int res = 1;
  while (b)
  {
    if (b & 1) res = (long long)res * a % p;
    a = (long long)a * a % p;
    b >>= 1;
  }
  return res; // 返回结果
}

// 计算组合数 C(a, b) mod p
int C(int a, int b, int p)
{
  if (a < b) return 0; // 组合数要求 a >= b
  int facts = 1, infacts = 1;
  for (int i = 1; i <= b; ++i)
  {
    facts = (long long)facts * (a - i + 1) % p; // 分子阶乘
    infacts = (long long)infacts * i % p; // 分母阶乘
  }
  return (long long)facts * qmi(infacts, p - 2, p) % p; 
    // 分子阶乘 * 分母阶乘的逆元 mod p
}

// Lucas 定理递归版  
int lucas(long long a, long long b, int p)
{
  if (a < p && b < p) // 递归终止条件
    return C(a, b, p); 
  
  return (long long)C(a % p, b % p, p) * lucas(a / p, b / p, p) % p;
    // 按照 Lucas 定理递归计算
}

int main()
{
  int n;
  cin >> n;
  while (n--)
  {
    long long a, b;
    int p;
    cin >> a >> b >> p;
    cout << lucas(a, b, p) << endl;
  }
  return 0;
}

求组合数Ⅳ(高精度乘法及质因子优化)

适合场景: 1 ≤ b ≤ a ≤ 5000 1 \leq b \leq a \leq 5000 1ba5000,且不取模的情况下。

核心理论

C a b = a ! ( a − b ) ! ∗ b ! \large C_a^b=\frac{a!}{(a-b)! * b!} Cab=(ab)!b!a!

由于不能取模,直接求阶乘会导致数据溢出。因此采用高精度乘法进行计算,但直接采用高精度乘法效率过低,因此采用分解质因子,将每个阶乘中的质因子出现个数计算出来,再利用高精度乘法来计算从而达到效率目的。

分解质因子:
C a b = p 1 α 1 × p 2 α 2 × p 3 α 3 . . . × p k α k \large C_a^b=p_1^{\alpha_1} \times p_2^{\alpha_2} \times p_3^{\alpha_3} ... \times p_k^{\alpha_k} Cab=p1α1×p2α2×p3α3...×pkαk

计算阶乘中某质因子出现的个数:

c n t a ! = ⌊ a p ⌋ + ⌊ a p 2 ⌋ + ⌊ a p 3 ⌋ + . . . + ⌊ a p k ⌋ \large cnt_{a!}=\lfloor \frac{a}{p} \rfloor + \lfloor \frac{a}{p^2} \rfloor + \lfloor \frac{a}{p^3} \rfloor + ...+ \lfloor \frac{a}{p^k} \rfloor cnta!=pa+p2a+p3a+...+pka

c n t b ! = ⌊ b p ⌋ + ⌊ b p 2 ⌋ + ⌊ b p 3 ⌋ + . . . + ⌊ b p k ⌋ \large cnt_{b!}=\lfloor \frac{b}{p} \rfloor + \lfloor \frac{b}{p^2} \rfloor + \lfloor \frac{b}{p^3} \rfloor + ...+ \lfloor \frac{b}{p^k} \rfloor cntb!=pb+p2b+p3b+...+pkb

c n t ( a − b ) ! = ⌊ a − b p ⌋ + ⌊ a − b p 2 ⌋ + ⌊ a − b p 3 ⌋ + . . . + ⌊ a − b p k ⌋ \large cnt_{(a-b)!}=\lfloor \frac{a-b}{p} \rfloor + \lfloor \frac{a-b}{p^2} \rfloor + \lfloor \frac{a-b}{p^3} \rfloor + ...+ \lfloor \frac{a-b}{p^k} \rfloor cnt(ab)!=pab+p2ab+p3ab+...+pkab

在这里插入图片描述

最后再利用高精度乘法对这些质因子进行乘法。


典型例题

题目描述:
输入 a , b a,b a,b,求 C a b C_a^b Cab 的值。

注意结果可能很大,需要使用高精度计算。

输入格式:
共一行,包含两个整数 a a a b b b

输出格式:
共一行,输出 C a b C_a^b Cab 的值。

数据范围:
1 ≤ b ≤ a ≤ 5000 1 \leq b \leq a \leq 5000 1ba5000

输入样例:

5 3

输出样例:

10

代码实现

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

const int N = 5010;
int primes[N], cnt;  // 存储素数的数组和素数的数量
int sum[N];  // 存储每个素数的质因子在组合数C(a, b)中的出现个数
bool st[N];  // 素数筛选标记数组

// 获取小于等于x的所有素数
void get_primes(int x)
{
    for (int i = 2; i <= x; ++i)
    {
        if (!st[i]) primes[cnt++] = i;  // 如果i是素数,添加到primes数组
        for (int j = 0; primes[j] <= x / i; ++j)
        {
            st[primes[j] * i] = true;  // 筛选掉 i * primes[j],标记为合数
            if (i % primes[j] == 0) break;  // 保证只被最小质因子筛
        }
    }
}

// 计算一个阶乘数中素数p的幂次
int get(int x, int p)
{
    int res = 0;
    while (x)
    {
        x /= p;
        res += x;
    }
    return res;
}

// 高精度乘法
vector<int> mul(vector<int> a, int b)
{
    vector<int> res;
    for (int i = 0, t = 0; i < a.size() || t; ++i)
    {
        if (i < a.size()) t += a[i] * b;
        res.push_back(t % 10);
        t /= 10;
    }
    return res;
}

int main()
{
    int a, b;
    cin >> a >> b;
    get_primes(a);  // 获取小于等于a的所有素数
    vector<int> res;
    res.push_back(1);
    for (int i = 0; i < cnt; ++i)
	{
		int p = primes[i];
		// 计算每个素数的质因子在C(a, b)中的出现个数
		sum[i] = get(a, p) - get(b, p) - get(a - b, p);
		// 根据每个素数的质因子出现个数更新结果
		for (int j = 0; j < sum[i]; ++j) res = mul(res, p);
	}
    // 输出计算结果
    for (int i = res.size() - 1; i >= 0; --i) cout << res[i];
    cout << endl;
    return 0;
}


求组合数Ⅴ(卡特兰数)

卡特兰数的概念

卡特兰数( C a t a l a n n u m b e r Catalan number Catalannumber)是 组合数学 中一个常出现在各种 计数问题 中的 数列

前几个卡特兰数依次为: 1 , 1 , 2 , 5 , 14 , 42 , 132 , 429 , 1430 , 4862 , . . . 1, 1, 2, 5, 14, 42, 132, 429, 1430, 4862,... 1,1,2,5,14,42,132,429,1430,4862...

对于任意的自然数 n n n,第 n n n 个卡特兰数按下列公式定义:

C 2 n n − C 2 n n − 1 = C 2 n n n + 1 \large C_{2n}^n - C_{2n}^{n-1}= \frac{C_{2n}^n}{n+1} C2nnC2nn1=n+1C2nn

卡特兰数的应用场景

1.进出栈序列
在这里插入图片描述
2.括号序列
在这里插入图片描述

3.二叉树
在这里插入图片描述
4.电影购票
电影票一张 50 coin,且售票厅没有 coin。m 个人各自持有 50 coin,n 个人各自持有 100 coin。

则有多少种排队方式,可以让每个人都买到电影票。


满足条件的01序列

题目描述:
给定 n n n 0 0 0 n n n 1 1 1,它们将按照某种顺序排成长度为 2 n 2n 2n 的序列,求它们能排列成的所有序列中,能够满足任意前缀序列中 0 0 0 的个数都不少于 1 1 1 的个数的序列有多少个。

输出的答案对 1 0 9 + 7 10^9+7 109+7 取模。

输入格式:
共一行,包含整数 n n n

输出格式:
共一行,包含一个整数,表示答案。

数据范围:
1 ≤ n ≤ 1 0 5 1≤n≤10^5 1n105

输入样例:

3

输出样例:

5

利用卡特兰数求解

1 1 1 0 0 0 分别抽象为走网格图的竖走与横走,这样就把01序列的排列组合问题抽象为了路径排列组合问题。

在这里插入图片描述

因为要满足任意前缀序列中 0 0 0 的个数都不少于 1 1 1 的个数,所以 y ≤ x y \leq x yx,因为 x x x y y y 都为正整数可进一步放缩为 y < x + 1 y < x + 1 y<x+1,所以可以抽象为在y-x坐标系上不过 y = x + 1 y = x + 1 y=x+1 直线且上从 ( 0 , 0 ) (0,0) (0,0) ( 3 , 3 ) (3,3) (3,3) 的路径排列组合问题。

但是由于 C 6 3 C_6^3 C63 表示的是所有从 ( 0 , 0 ) (0,0) (0,0) ( 3 , 3 ) (3,3) (3,3) 的路径排列组合,包括了过 y = x + 1 y = x + 1 y=x+1 直线的路径情况,因此要去除过 y = x + 1 y = x + 1 y=x+1 直线抵达终点的情况。

通过对终点 ( 3 , 3 ) (3,3) (3,3) 作出关于 y = x + 1 y = x + 1 y=x+1 直线的对称点 ( 2 , 4 ) (2,4) (2,4),所有从起点出发到达 ( 2 , 4 ) (2,4) (2,4) 的情况可看作为过 y = x + 1 y = x + 1 y=x+1 直线到终点的情况,即为 C 6 2 C_6^2 C62。因此最终结果为 C 6 3 − C 6 2 C_6^3 - C_6^2 C63C62,根据卡特兰数可以推出结果为 C 6 3 3 + 1 \frac{C_{6}^3}{3+1} 3+1C63

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


代码实现

#include <iostream>
using namespace std;

const int mod = 1e9 + 7;
int qmi(int a, int b, int p)
{
	int res = 1;
	while (b)
	{
		if (b & 1) res = (long long)res * a % p;
		a = (long long)a * a % p;
		b >>= 1;
	}
	return res;
}
int main()
{
	int n;
	cin >> n;
	int a = 2 * n, b = n;
	int up = 1, down = 1, res = 1;
	for (int i = 1; i <= b; ++i)
	{
		up = (long long)up * (a - i + 1) % mod;
		down = (long long)down * i % mod;
	}
	res = (long long)up * qmi(down, mod - 2, mod) % mod * qmi(n + 1, mod - 2, mod) % mod;
	cout << res << endl;
	return 0;
}

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管道记录 下图显示了 ASP.NET Core MVC 和 Razor Pages 应用程序的完整请求处理管道 中间件组件在文件中添加的顺序Program.cs定义了请求时调用中间件组件的顺序以及响应的相反顺序。该顺序对于安全性、性能和功能至关重要。 内置中间件记录 内置中间件原文翻译MiddlewareDe…

接口自动化测试框架及接口测试自动化主要知识点

接口自动化测试框架&#xff1a; 接口测试框架&#xff1a;使用最流行的Requests进行接口测试接口请求构造&#xff1a;常见的GET/POST/PUT/HEAD等HTTP请求构造 接口测试断言&#xff1a;状态码、返回内容等断言JSON/XML请求&#xff1a;发送json\xml请求JSON/XML响应断言&…

基于 SIFT 和 RANSAC 算法对高分辨率图像进行图像伪造检测(Matlab代码实现)

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️&#x1f4a5;&#x1f4a5; &#x1f3c6;博主优势&#xff1a;&#x1f31e;&#x1f31e;&#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密&#xff0c;逻辑清晰&#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

OpenCV基本操作——算数操作

目录 图像的加法图像的混合 图像的加法 两个图像应该具有相同的大小和类型&#xff0c;或者第二个图像可以是标量值 注意&#xff1a;OpenCV加法和Numpy加法之间存在差异。OpenCV的加法是饱和操作&#xff0c;而Numpy添加的是模运算 import numpy as np import cv2 as cv imp…

【变形金刚02】注意机制以及BERT 和 GPT

一、说明 我已经解释了什么是注意力机制&#xff0c;以及与转换器相关的一些重要关键字和块&#xff0c;例如自我注意、查询、键和值以及多头注意力。在这一部分中&#xff0c;我将解释这些注意力块如何帮助创建转换器网络&#xff0c;注意、自我注意、多头注意、蒙面多头注意力…

浅谈Spring与字节码生成技术

概要 今天来谈一谈我们熟知的Spring框架和字节码技术有什么联系。 Java程序员几乎都了解Spring。 它的IoC&#xff08;依赖反转&#xff09;和AOP&#xff08;面向切面编程&#xff09;功能非常强大、易用。而它背后的字节码生成技术&#xff08;在运行时&#xff0c;根据需要…

乡村振兴指数与其30余个原始变量数据(2000-2022年)

乡村振兴是当下经济学研究的热点之一&#xff0c;对乡村振兴进行测度&#xff0c;是研究基础。测度乡村振兴水平的学术论文广泛发表在《数量经济技术经济研究》等顶刊上。整理了2000-2022年城市层面的乡村振兴指数与其30余个原始变量数据&#xff0c;供大家使用。 数据来源&…

(docker)mysql镜像拉取-创建容器-容器的使用【个人笔记】

【容器的第一次创建】 容器的第一次创建&#xff0c;需要先下载镜像&#xff0c;从 镜像拉取 0、可以搜索镜像的版本 docker search mysql1、先拉取MySQL的镜像&#xff0c;默认拉取最新版&#xff0c;使用下面的命令拉取mysql镜像 docker pull mysql也可以指定mysql的版本…