文章目录
- 0. 前言
- 1. 预处理组合数+组合递推式
- 2. 预处理阶乘+逆元
- 3. 卢卡斯定理
- 4. 高精度组合数
0. 前言
组合数求解有很多种方式,不同的方式对应这不同的时间复杂度,难以程度也是不尽相同。根据数据范围选择对应的方法即可。
1. 预处理组合数+组合递推式
885. 求组合数 I
重点: 组合公式、组合递推式
组合公式:
C a b = ( a b ) = a × ( a − 1 ) × ⋯ × ( a − b + 1 ) 1 × 2 × 3 × ⋯ × b = a ! b ! ( a − b ) ! C_{a}^{b}=\tbinom{a}{b}=\frac {a\times(a-1)\times\cdots\times(a-b+1)} {1\times 2 \times 3 \times\cdots \times b}=\frac {a!} {b!(a-b)!} Cab=(ba)=1×2×3×⋯×ba×(a−1)×⋯×(a−b+1)=b!(a−b)!a!
时间复杂度分析:
10w
组询问- 一个组合数最坏需要 2000 次运算
- 则暴力总共的时间复杂度为
2000 * 10w
,为 2 亿次运算,这妥妥的超时。 - 但是能发现,
a
、b
都比较小,总共可能出现的(a,b)
对就是2000 * 2000 = 400w
对不同的 C a b C_a^b Cab - 所以可以预处理出来所有的情况,有组合递推式为 C a b = C a − 1 b + C a − 1 b − 1 C_a^b=C_{a-1}^b +C_{a-1}^{b-1} Cab=Ca−1b+Ca−1b−1从实际出发, C a b C_a^b Cab 表示从 a a a 个苹果当中选 b b b 个苹果的方案数,那么可以将所有选法分为两种情况,即从 n n n 个苹果中挑出来一个苹果,这个苹果被选中,这个苹果不被选中,就这两种情况。 则包含这个特殊苹果的方案数就是 C a − 1 b − 1 C_{a-1}^{b-1} Ca−1b−1,不包含这个特殊苹果的方案数是 C a − 1 b C_{a-1}^{b} Ca−1b
#include <iostream>using namespace std;typedef long long LL;const int N = 2010, MOD = 1e9+7;int n;
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;
}
2. 预处理阶乘+逆元
886. 求组合数 II
重点: 组合公式、组合递推式
组合公式:
C a b = a ! b ! ( a − b ) ! C_{a}^{b}=\frac {a!} {b!(a-b)!} Cab=b!(a−b)!a!
预处理所有的模 p p p 意义下的阶乘,我们假设用 f a c t [ i ] = i ! % ( 1 0 9 + 7 ) fact[i]=i!\%(10^9+7) fact[i]=i!%(109+7)。这个事情是简单的,所以分子分母都可以简单的得到。但是众所周知: a b % p ≠ a % p b % p \frac a b \%p \neq \frac {a\%p}{b\%p} ba%p=b%pa%p
但是,我们可以采用逆元,将除法变成乘法。
所以我们可以再预处理出 i n f a c t [ i ] = ( i ! ) − 1 % ( 1 0 9 + 7 ) infact[i]=(i!)^{-1} \% (10^9+7) infact[i]=(i!)−1%(109+7)
此时,有: C a b = f a c t [ a ] × i n f a c t [ b − a ] × i n f a c t [ b ] C_{a}^{b}=fact[a] \times infact[b-a] \times infact[b] Cab=fact[a]×infact[b−a]×infact[b]
求逆元,由于 p=1e9+7
,那么可以采用快速幂和费马小定理,时间复杂度就是 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)。
注意:
- 能开
long long
的地方建议全开 - 数组中间计算值也是相当容易溢出的,记得及时对中间结果取模
#include <iostream>
#include <algorithm>using namespace std;typedef long long LL;const int N = 1e5+5, MOD = 1e9+7;int fact[N], infact[N];int qmi(int a, int k, int p) {LL res = 1;while (k) {if (k & 1) res = (LL)res * a % p;k >>= 1;a = (LL)a * a % p;}return res;
}int main() {fact[0] = infact[0] = 1;for (int i = 1 ; i < N; ++i) {fact[i] = (LL)fact[i - 1] * i % MOD;infact[i] = (LL)infact[i - 1] * qmi(i, MOD - 2, MOD) % MOD;}int n;cin >> n;while (n --) {int a, b;cin >> a >> b;cout << (LL)fact[a] * infact[a - b] % MOD * infact[b] % MOD << endl;}return 0;
}
3. 卢卡斯定理
887. 求组合数 III
重点: 卢卡斯定理
在此推荐一个大佬博客,很清楚,简介
再推荐一个,我的证明就是仿照这位大佬的
模板代码:
#include <iostream>using namespace std;typedef long long LL;int qmi(int a, int k, int p) {int res = 1 % p;while (k) {if (k & 1) res = (LL)res * a % p;a = (LL)a * a % p;k >>= 1;}return res;
}// 定义求解
int C(int a, int b, int p) {if (b > a) return 0;int res = 1;for (int i = 1, j = a; i <= b; ++i, --j) {res = (LL)res * j % p;res = (LL)res * qmi(i, p - 2, p) % p;}return res;
}int lucas(LL a, LL b, LL p) { // 注意LL参数类型if (a < p && b < p) return C(a, b, p);return (LL)C(a % p, b % p, p) * lucas(a / p, b / p, p) % p; // 递归让其到p范围内求解
}int main() {int n;cin >> n;while (n --) {LL a, b, p;cin >> a >> b >> p;cout << (LL)lucas(a, b, p) << endl;}return 0;
}
4. 高精度组合数
888. 求组合数 IV
重点: 高精度组合数、高精乘、分解质因数
直接从组合公式出发求解:
C a b = ( a b ) = a × ( a − 1 ) × ⋯ × ( a − b + 1 ) 1 × 2 × 3 × ⋯ × b = a ! b ! ( a − b ) ! C_{a}^{b}=\tbinom{a}{b}=\frac {a\times(a-1)\times\cdots\times(a-b+1)} {1\times 2 \times 3 \times\cdots \times b}=\frac {a!} {b!(a-b)!} Cab=(ba)=1×2×3×⋯×ba×(a−1)×⋯×(a−b+1)=b!(a−b)!a!
但是,这样显然需要实现高精乘、高精除这两个。
故,我们可以对其先分解质因数,然后组合结果保证为整数,即只需要实现高精乘即可。在此分解质因数也是采用组合公式的第二个,直接对阶乘进行质因数分解。
思路:
-
预处理 5000 内所有素数
-
a!
的唯一分解式中求解素数p
的倍数有一个快速的方法:a! = a/p + a/(p^2) + a/(p^3) +...
这里的所有除均为下取整,直至p^k
大于a
。这样做的意义在于a/p
可以得到 1 到n
中有多少个数是p
的倍数,a/(p^2)
理解为得到 1 到n
中有多少个数是p^2
的倍数…依次类推 -
这个乍一看肯定计算重复项了啊,但是实际上并没有。可以手动模拟一下
a = 8,p =2
的情况,注意这里是求解 8! 中质因子 2 出现的次数,此时结果应该是 7,因为 2,4,6,8 分别贡献p
作为 2 时的 4 个数。 4,8 贡献了p
作为2^2
时的 2 个数,8 贡献了p
作为 2^3 时的 1 个数。总共就是 7 个数 -
根据这个性质,求解阶乘中某个质因子出现的次数,一般来讲有两种写法,朴素版本和优化版本,代码均已给出
模板代码:
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>using namespace std;const int N = 5005;int primes[N], cnt;
int sum[N];
bool st[N];void get_primes(int n) {for (int i = 2; i <= n; ++i) {if (!st[i]) primes[cnt ++] = i;for (int j = 0; primes[j] <= n / i; ++j) {st[primes[j] * i] = true;if (i % primes[j] == 0) break;}}
}// 直观,有溢出风险
int get(int n, int p) {int res = 0,t = p;while (n >= p) {res += n / p;p *= t;}return res;
}// 精炼简介,完美版本
int get1(int n, int p) {int res = 0;while (n) {res += n / p;n /= p;}return res;
}vector<int> mul(vector<int> a, int b) {vector<int> C;int t = 0;for (int i = 0; i < a.size(); ++i) {t += a[i] * b;C.push_back(t % 10);t /= 10;}while (t) {C.push_back(t % 10);t /= 10;}return C;
}int main() {int a, b;cin >> a >> b;get_primes(a);for (int i = 0; i < cnt; ++i) {int p = primes[i];sum[i] = get(a, p) - get(b, p) - get(a - b, p);}vector<int> res;res.push_back(1);for (int i = 0; i < cnt; ++i) for (int j = 0; j < sum[i]; ++j)res = mul(res, primes[i]);for (int i = res.size() - 1; i >= 0; --i) cout << res[i];cout << endl;return 0;
}