蓝桥杯 PREV-20 公式求值

这是一篇关于蓝桥杯PREV-20公式的解析文章,详细介绍了如何利用Lucas定理求解Cnm,并通过递推及母函数方法计算求和项∑i=0^n C_n^i * i^k,同时讨论了解题过程中防止数据溢出的方法和优化策略。

历年试题 PREV-20 公式求值

题目传送门
解析
本题难度较大,对于数学和编程的要求都较高。解题步骤分解如下:

1.分析解析式,确定求解方式

∑ i = 0 n C n i ⋅ C n m ⋅ i k \sum_{i=0}^n C_n^i \cdot C_n^m \cdot i^k i=0nCniCnmik
可以将公式分为两部分来求解,一部分求 C n m C_n^m Cnm,因为n,m取值较大,所以使用Lucas定理来求解这部分;另一部分则是 ∑ i = 0 n C n i ⋅ i k \sum_{i=0}^n C_n^i \cdot i^k i=0nCniik,可以通过母函数变形来求解。

2.使用Lucas定理求 C n m C_n^m Cnm 1


Lucas定理的递归实现如下:

long long Lucas(long long n, long long m, long long p) {
   
   
  if (m == 0) return 1;
  return (C(n % p, m % p, p) * Lucas(n / p, m / p, p)) % p;
}

由此可知,我们还需要求解组合数的函数,虽然经过lucas定理后,需求组合数的n,m大幅减小,但是仍然在[0,999101)的范围内,因此需要提前计算存储[0,999101)的阶乘,需要时直接取出使用。同时,我们需要考虑到溢出的问题:
C a b ( m o d   p ) = a ! b ! ( a − b ) ! ( m o d   p ) C_a^b (mod \ p)= \frac{a!}{b!(a-b)!} (mod \ p) Cab(mod p)=b!(ab)!a!(mod p)
其中可能再计算过程中就会出现数据溢出的问题,导致最后结果出错。因此我们需要想办法把分子和分母在计算过程中都能不停的对999101取余。
但是,由同余的性质我们可知:
( a + b ) % m = ( ( a % m ) + ( b % m ) ) % m ( a − b ) % m = ( ( a % m ) − ( b % m ) ) % m ( a × b ) % m = ( ( a % m ) × ( b % m ) ) % m (a+b)\%m=((a\%m)+(b\%m))\%m \\ (a-b)\%m=((a\%m)-(b\%m))\%m \\ (a \times b)\%m=((a\%m) \times (b\%m))\%m (a+b)%m=((a%m)+(b%m))%m(ab)%m=(

### 蓝桥杯 波动数列 算法题 解法 #### 题目概述 波动数列是一道经典的动态规划问题,主要考察选手对于状态设计以及状态转移的理解能力。该问题的核心在于通过合理的状态定义和高效的转移方程来解决问题。 --- #### 动态规划解法详解 ##### 1. **状态表示** 设 `dp[i][j]` 表示前 `i` 项构成的序列中,第 `i` 项为 `j` 的合法方案总数[^1]。 这里的关键是对状态的设计进行简化,减少不必要的维度以提高效率。 ##### 2. **状态计算(集合划分)** 为了满足题目中的约束条件,可以通过数学推导得出如下转移关系: ```plaintext dp[i][j] = (dp[i-1][c(j - a * i)] + dp[i-1][c(j + b * i)]) % MOD ``` 其中: - `c(x)` 表示对 `n` 取模后的结果; - 特别需要注意的是,在处理负数取模时应确保结果始终为正数[^2]。 上述公式的含义是当前状态可以从上一步两个可能的状态转移而来,即考虑加减两种操作分别对应的不同情况。 ##### 3. **初始化与边界条件** 初始状态下,当只有一项 (`i=1`) 时,每种数值都只有唯一一种可能性,因此可以设置为: ```plaintext dp[1][j] = 1 (对于所有有效的 j) ``` 同时还需要设定合适的范围限制以防止越界访问数组索引超出预定义大小的情况发生。 ##### 4. **优化方向** 由于直接实现可能会面临较高的时间复杂度 O(n*m),针对某些特定参数组合可尝试进一步剪枝或者利用矩阵快速幂加速求解过程[^3]。 --- #### AC代码实例 以下是基于以上分析编写的一个 Python 实现版本: ```python MOD = 10**9 + 7 def solve_wave_sequence(a, b, m, n): # 初始化 DP 数组 dp = [[0]*(m+1) for _ in range(n+1)] # 初始状态 for j in range(m+1): dp[1][j] = 1 # 定义辅助函数用于安全取模 def mod_safe(x, base=m): return ((x % base) + base) % base # 进行动态规划填充 for i in range(2, n+1): for j in range(m+1): prev1 = mod_safe(j - a*i) prev2 = mod_safe(j + b*i) if 0 <= prev1 <= m and 0 <= prev2 <= m: dp[i][j] = (dp[i-1][prev1] + dp[i-1][prev2]) % MOD result = sum(dp[n][j] for j in range(m+1)) % MOD return result # 测试数据输入部分省略... print(solve_wave_sequence(1, 2, 5, 3)) ``` 此代码片段实现了基本的功能需求并兼顾性能考量。 --- #### 注意事项 在实际编码过程中需特别留意以下几个方面: - 输入验证:确保所有变量均处于合理范围内。 - 边缘测试:检查极端情况下程序行为是否符合预期。 - 性能调优:如果发现超时现象,则重新审视算法逻辑是否存在冗余计算环节。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值