母函数定义以及习题练习

母函数学习及例题讲解 母函数学习及例题讲解 杭电2082 找单词 acm 算法 母函数,是组合数学中尤其是计数方面 的一个重要理论和工具,运用这种数学 方法往往对程序效率与速度有很大改进。(百度百科)       简而言之,母函数在组合数学中运用了十分巧妙的方法简化了问题,或者说找到了问题的等价映射,这个时候就要列出是谁发现了这么个玩意,因为学了下面的你会知道母函数是何等的有用与神奇。 阅读详情

定义

对于序列a0,a1,a2,…构造一函数:
这里写图片描述
称函数G(x)是序列a0,a1,a2,…的母函数

实 例 分 析

例1:若有1克、2克、3克、4克的砝码各一 枚,能称出哪几种重量?各有几种可能方案?
如何解决这个问题呢?考虑构造母函数。
如果用x的指数表示称出的重量,则:
1个1克的砝码可以用函数1+x表示,
1个2克的砝码可以用函数1+x2表示,
1个3克的砝码可以用函数1+x3表示,
1个4克的砝码可以用函数1+x4表示,
几种砝码的组合可以称重的情况,可以用以上几个函数的乘积表示:
(1+x)(1+x2)(1+x3)(1+x^4)
=(1+x+x2+x3)(1+x3+x4+x^7)
=1+x+x2+2x3+2x4+2x5+2x6+2x7+x8+x9+x^10
从上面的函数知道:可称出从1克到10克,系数便是方案数。
例如右端有2x5 项,即称出5克的方案有2:5=3+2=4+1;同样,6=1+2+3=4+2;10=1+2+3+4。
故称出6克的方案有2,称出10克的方案有1
例2:求用1分、2分、3分的邮票贴出不同数值的方案数——
因邮票允许重复,故母函数为:

这里写图片描述
以展开后的x4为例,其系数为4,即4拆分成1、2、3之和的拆分数为4;

即 :4=1+1+1+1=1+1+2=1+3=2+2

推荐题目

HDU1028 Ignatius and the Princess III

思路:

母函数模板题:
整数拆分即把整数分解成若干整数的和(相当于把n个无区别的球放到n个无标志的盒子,盒子允许空,也允许放多于一个球)。
整数拆分成若干整数的和,办法不一,不同拆分法的总数叫做拆分数

Code:

#include <iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
#define M 120
int c1[M+1],c2[M+1];
void solve()
{
    int i,j,k;
/*首先对c1初始化,由第一个表达式(1+x+x+..x)初始化,把质量从0到n的所有砝码都初始化为1.*/ 
    for(i=0;i<=M;++i)   
        c1[i]=1;
/*i从2到n遍历,这里i就是指第i个表达式,上面给出的第二种母函数关系式里,每一个括号括起来的就是一个表达式。*/
    for(i=2;i<=M;++i)
    {
/*j 从0到n遍历,这里j就是(前面i个表达式累乘的表达式)里第j个变量。如(1+x)(1+x^2)(1+x^3),j先指示的是1和x的系数,i=2执行完之后变为
(1+x+x^2+x^3)(1+x^3),这时候j应该指示的是合并后的第一个括号的四个变量的系数。.*/
        for(j=0;j<=M;++j)
        {
            /* k表示的是第j个指数,所以k每次增i(因为第i个表达式的增量是i)。*/
            for(k=0;k+j<=M;k+=i)
            {
                c2[j+k]+=c1[j];
            }
        }
        /*把c2的值赋给c1,而把c2初始化为0,因为c2每次是从一个表达式中开始的[2] */
        for(j=0;j<=M;++j)
        {
            c1[j]=c2[j];
            c2[j]=0;
        }
    }
}
int main()
{
    solve();
    int n;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
        printf("%d\n",c1[n]);
    return 0;
}

思路:

题意: 给你12,22,32,…172面值的这些硬币.然后问你一个数由这些数组成有多少种方法?
也是一道模板题,稍微变化一下即可,k的增量变成i*i即可
题目地址:

HDU1398 Square Coins
Code:

传送门

题意

给你1元,2元,5元硬币若干,问你由这些硬币不能组成的最小面值.

思路

需要稍微变化一下,因为这里限制了硬币的个数,并不是无限的.具体看代码

题目地址:

HDU1085 Holding Bin-Laden Captive!
Code:

传送门

题意:

给你一个天平和若干不同重量的砝码(确保砝码只有1个),让你输出从0到sum(sum=所有砝码加起来的值)所有不能称出来的重量.

思路:

有些重量也可以通过砝码间的相减得到.
需要变形:
该题使用的母函数有点特殊 因为x的次数可以为负
如测试数据
3
1 2 9
可以使用这样的母函数:(1+x+x-1)*(1+x2+x^-2) *(1+x9+x-9) ,
根据天枰的特点可以建模成像这样的母函数。
而算的时候是计算 (1+x+x2)*(1+x2+x^2) (1+x9+x18)/(1*x2x^9 ),
在该结果中大于0的指数中找 哪些指数的系数是0。
题目地址:

HDU1709 The Balance
Code:

传送门

题意&&思路:

求学分由给定的课程有多少种组成方式?(一样的学分课程没区别)标准的母函数模板式,直接套模板就行.
题目地址:

HDU 2079 选课时间
Code:

传送门

题意:

给你26个英文字母,A,B,C…X,Y,Z.价值依次是1,2,3,4…26.
现在让你求其能组成价值<=50的方法数,
例如 给出 A,B,C三个字母.那么能组成方法就是 A,B,C,AB,AC,BC,ABC7种

思路:

也是模板题,只要求出<=50的所有方式就行了

题目地址:

HDU 2082 找单词
Code:

传送门

题意:

给你1元,5元,10元,25元,50元的硬币若干枚,然后给你一个数问你能用这些硬币有多少种组成方案?

思路:

二话不说直接套模板,WA!What?好吧,仔细瞧瞧题,又有坑点!
Your program should be able to handle up to 100 coins.
硬币总数不能超过100枚!并且数字的0的组成方案也是1种

限制了硬币总数,咋办呢?当然有办法!
灵活变化!
开一个二维数组c1[][],,多一层循环用来控制硬币数量的变化.
详情见代码
题目地址:

HDU2069 Coin Change
Code:

传送门

序列的母函数 介绍了离散数学或组合数学中的重要概念:母函数 阅读详情

相关推荐

《编程珠玑》习题练习In Python——第三章 数据决定程序结构

本章的主旨是:数据视图决定了程序结构。简单的数据表示可以使用简单高效的程序来处理。好的数据表示是好的程序的前提。正如好的食物原料是做出美味食物的前提。 本章中的编程思路总结: 1、尽量使用数组处理重复数据。 2、定义简单的表示语言和一个语言的解释器来表示复杂的数据结构。

vincent_hbl的博客 618

生成函数(母函数)--详解+例题

生成函数 百度百科:在数学中,某个序列的母函数(Generating function,又称生成函数)是一种形式幂级数,其每一项的系数可以提供关于这个序列的信息。使用母函数解决问题的方法称为母函数方法。 总结一下来说就是一句话: 既然是总结那就最后再回来看 把组合问题的加法法则和幂级数的的乘幂的相加对应起来 母函数分为很多种,包括普通母函数、指数母函数、L级数、贝尔级数和狄利克雷级数等。这里就细讲一下普通型母函数。 普通型母函数: 定义:对于任意数列 a0,a1,a2...ana_0, a_1, a

qq_45817631的博客 3984

AgentVerse实战:构建多智能体协作系统的关键技术与应用场景

本文深入探讨了AgentVerse框架在构建多智能体协作系统中的关键技术及应用场景。通过分析智能体通信协议、环境交互机制和任务分解算法,展示了如何利用大型语言模型(LLM)实现智能体间的专业化分工与动态协作。文章还提供了智能软件开发团队和智能客服系统等典型应用案例,以及部署优化实践,为开发者构建高效的多智能体系统提供实用指导。

weixin_29254029的博客 361

母函数练习(HDOJ习题)--QQ日志

1085.c /*15Ms 用的是标记数组的办法,不是模拟数组乘法!!! */ #include #define MAX 10001    // 注意,一定要大于最大值 , max + 1 int a[MAX]; int main() {     int i, j, k, num_1, num_2, num_5;     while (scanf("%d%d%d",&num_1

aa1bb1cc2的专栏 417

速腾RS-LiDAR-16激光雷达ROS环境搭建与点云可视化实战指南

本文提供速腾RS-LiDAR-16激光雷达在ROS环境下的完整搭建与可视化实战指南。从硬件连接、网络配置、驱动安装编译,到核心参数详解与Rviz点云可视化,手把手解决IP设置、坐标系对齐等常见问题,帮助开发者快速实现激光雷达三维点云数据的采集与显示。

weixin_29271263的博客 368

2026开源API网关横评:微服务与AI流量治理如何选型

API网关作为微服务架构的流量入口,承担着路由转发、安全管控、限流熔断等核心职责,是分布式系统治理的基础设施。随着大模型应用的普及,AI流量对网关提出了新的要求,如流式响应支持、Token级限流、多模型路由和成本分账等能力。传统网关通过插件拼凑AI功能,而AI原生网关则将这些能力内建。面对众多开源方案,如何根据业务场景做出合理选型?本文对Kong、APISIX、Higress、Envoy Gateway、MAI Gateway等主流开源API网关进行横向评测,从性能、动态性、K8s集成度、AI流量治理等维度

weixin_34242819的博客 481

母函数+例题(hdu 2079+hdu 2082)

母函数+例题(hdu 2079+hdu 2082) 虽然算法竞赛(ACM)的确有点力不从心,但是还是贵在坚持,继续啃啃算法。。。。。 昨天一个下午学了学母函数,离散数学+幂级数,只能说nb… 看了半天的原理,结果其实还是没看太明白,于是开始去看板子和板子题了 这是昨天看的两篇大佬的博客: 母函数(对于初学者的最容易理解的) 母函数详解和史上最通用最高效的母函数模板 第二篇的板子是真的很好,看了板子...

serendipity的博客 674

Python实战:3分钟搞定A股K线数据抓取(附东方财富/腾讯API完整代码)

本文为量化交易初学者提供了一份快速获取A股K线数据的实战指南。通过对比东方财富与腾讯财经两大免费API的优劣,并附上可直接运行的完整Python代码,帮助读者在3分钟内搭建起自己的数据抓取管道,为构建量化交易系统奠定坚实的数据基础。

weixin_29062255的博客 2908

母函数详解【转】

我发现自己的母函数忘记了不少,趁着有空就补补呗。。。母函数(Generating function)详解  最近更新:2011.4.3 1.鉴于文章图片和排版的问题,对文章进行了重新编辑。2.看见网上很多朋友在转载时不尊重别人的劳动成果,任意删除文章里关于作者的信息,希望大家在转载时保留文章所有信息,遵守版权规定。前段时间写了一篇《背包之01背包、完全背包、多重背包详解》,看到支持的人很多,我不是大牛,只是一个和大家一样学习的人,写这些文章的目的只是为了一是希望让大家学的轻松,二是让自己复习起来更方便。

leolin_的专栏 713

Altium Designer许可证冲突?手把手教你用Windows防火墙彻底禁止AD联网(附详细截图)

本文详细介绍了如何通过Windows防火墙精准管控Altium Designer的网络权限,解决许可证冲突问题。通过配置入站和出站规则,彻底阻断AD的联网行为,提升软件运行效率。适用于需要稳定使用Altium Designer的工程师,附有详细截图和高级验证方法。

weixin_38170137的博客 423

AI训练师三级考证避坑指南|假证辨别+机构套路+OSTA验证

这是最基础的问题,也是最容易忽略的问题。人工智能训练师三级证书本身是有价值的——政府认可的职业技能等级证书、多地紧缺工种补贴、人才引进加分。但正因为有价值,才引来了大量骗子。记住三句话OSTA查不到的证,一分钱都不值声称免考包过的,100%是骗子培训费一次性谈清楚,后续加价直接走人如果你正在考虑考人工智能训练师三级证书,想要从报名到备考到拿证的完整一站式指南,欢迎查看我的付费专栏:📖《人工智能训练师三级·从零到拿证完全指南》99篇系统化内容,覆盖报名、备考、冲刺、拿证全流程。

白话机器学习 1219

母函数及其应用

转自http://blog.youkuaiyun.com/ydykl/article/details/6655142 网上找的一篇讲组合数学的文章,讲的很不错    先来说一说母函数,今天是第一次学。杭电关于母函数的PPT感觉不错,挺适合入门看看的。 什么是母函数?对于序列a0,a1,a2,…构造一函数:G(x)=a0+a1*x+a2*x^2+...G(x)就是序列a0,a

不知 2521

45、使用 sqlread 函数将数据从数据库表导入 MATLAB

本文详细介绍了如何使用 MATLAB 中的 `sqlread` 函数从不同类型的数据库(如 Microsoft SQL Server 和 SQLite)中导入数据。文章涵盖了 `sqlread` 的基本语法、输入输出参数、使用示例以及注意事项,并通过多个实例演示了自定义导入选项、元信息检索和数据类型转换等内容。此外,还总结了导入数据库数据的通用流程及最佳实践建议,帮助用户更高效地进行数据分析和处理工作。

bash7scripter的博客 133

HDU 1085 1028 母函数

网上找的一篇讲组合数学的文章,讲的很不错    先来说一说母函数,今天是第一次学。杭电关于母函数的PPT感觉不错,挺适合入门看看的。 什么是母函数?对于序列a0,a1,a2,…构造一函数:G(x)=a0+a1*x+a2*x^2+...G(x)就是序列a0,a1.

1597

YOLOv11【第一章:零基础入门篇·第1节】YOLOv11核心架构深度解析与环境配置,一文搞定!

🏆 本文收录于专栏 《YOLOv11实战:从入门到深度优化》。 本专栏围绕 YOLOv11 的改进、训练、部署与工程优化 展开,系统梳理并复现当前主流的 YOLOv11 实战案例与优化方案,内容目前已覆盖 分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB 检测 等多个方向。

**My Coding Family** 5507

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

组合数学---母函数(1)

母函数的一部分总结

Zsss的博客 1636

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

NOI数学:母函数

[HDU1085][HDU1028][HDU2013] 组合数学入门(母函数、递推) [HDU1085][HDU1028][HDU2013] 组合数学入门(母函数、递推)_Dango's happy life-优快云博客 【hdu 1521】【标准的指数型母函数】排列组合【求多重集的排列数】 【hdu 1521】【标准的指数型母函数】排列组合【求多重集的排列数】_魔笛手的博客-优快云博客 hdu 2065 指数型母函数 hdu 2065 指数型母函数_不平凡的博客-优快云博客

青少年趣味编程 494

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

母函数

网上找的一篇讲组合数学的文章,讲的很不错    先来说一说母函数,今天是第一次学。杭电关于母函数的PPT感觉不错,挺适合入门看看的。 什么是母函数?对于序列a0,a1,a2,…构造一函数:G(x)=a0+a1*x+a2*x^2+...G(x)就是序列a0,a1...的母函数。如若已知序列a0,a1,a2,…则对应的母函数G(x)便可根据定义给出。 反之,如若已经求得序列的

第七殿堂 726

母函数详解

转载地址:http://www.wutianqi.com/?p=596母函数(Generating function)详解 BY TANKY WOO – 2010年08月2日POSTED IN: 我的原创|MY ORIGINAL CREATION, 算法|ALGORITHMS最近更新:2011.4.3前段时间写了一篇《背包之01背包、完全背包、多重背包详解》,看到支持的人很多,我不是大牛,只是一个

hechenghai 576

关于母函数

母函数详解 分类: 技巧 母函数 2012-10-07 00:58 2250人阅读 评论(4) 收藏 举报 cmatrixfunction 母函数(Generating function)详解 在数学中,某个序列的母函数是一种形式幂级数,其每一项的系数可以提供关于这个序列的信息。使用母函数解决问题的方法称为母函数方法。 母函数可分为很多种,包括普通母函数、指数母函数、L级...

weixin_30332705的博客 100

母函数(Generating function)详解 — TankyWoo

原文链接 母函数(Generating function)详解 — Tanky Woo 在数学中,某个序列的母函数(Generating function,又称生成函数)是一种形式幂级数,其每一项的系数可以提供关于这个序列的信息。使用母函数解决问题的方法称为母函数方法。 母函数可分为很多种,包括普通母函数、指数母函数、L级数、贝尔级数和狄利克雷级数。对每个序列都可以

ramay7 886

第2天 还是母函数,然后。。时间看了电视

第二天,室友两个通宵到四点。。然后玩的LOL。。。JIAO

5lyTher1n 252

信奥中的数学:母函数

[HDU1085][HDU1028][HDU2013] 组合数学入门(母函数、递推) [HDU1085][HDU1028][HDU2013] 组合数学入门(母函数、递推)_Dango's happy life-优快云博客 【hdu 1521】【标准的指数型母函数】排列组合【求多重集的排列数】 【hdu 1521】【标准的指数型母函数】排列组合【求多重集的排列数】_魔笛手的博客-优快云博客 hdu 2065 指数型母函数 hdu 2065 指数型母函数_不平凡的博客-优快云博客 卡特

青少年趣味编程 501

机敏问答[概率][3] #20210619

机敏问答[概率][3] #20210619多元特征函数答案数字特征练习答案母函数、特征函数练习答案 本专栏主要作个人复习自测,有相关知识预备的同学也可作复习用。不保证无相应基础的人士能看明白。 万一考试考到了,或者对你的学习有较大帮助,一键三连不过分吧(斜眼笑) 多元特征函数 一元特征函数的txtxtx对应多元特征函数的什么?由此a⃗TX⃗\vec a^T\vec XaTX的特征函数怎么求? 将一元特征函数的上界1、“共轭”、一致连续、线性变换、矩、独立与乘积等相应结论推广到多元。 边缘分布的特征函数怎

tritone的博客 341
上一篇: 拓扑排序以及题型演练
下一篇: QT5.70MSVC版连接MYSQL5.7.16.0连接不上QMYSQL解决
MagicScaring
博客等级 码龄11年 18粉丝 28原创
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
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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