逆元初体验

本文介绍了一种解决大规模组合数求和问题的方法,利用逆元和快速幂技巧,在模意义下计算从Cn_k到Cn_n的组合数之和。通过实例解析,展示了如何避免整数溢出,并给出C++实现代码。

逆元初体验

这次打模拟赛,碰到个数论水题,要不是洁神会两个公式,就凉凉了,回来之后赶紧补上知识盲区。

原题链接

题目意思给一个n,一个k;求Cn_k + Cn_k+1 +…+Cn_n之和;答案取mod=1000000007;
n的大小是1e9,k是1e5;
首先还是考虑暴力,n至k之间最大1e9个Cn_i,超时;
但我们发现如果求的不是k-n,而是0-k的话,那就能过;
然后就有第一个公式:Cn_0 +Cn_1+…+Cn_n = 2^n;
然后答案sum(Cn_k)=2^n-sum(Cn-0)。(表示有点问题能看懂就行);
总体的算完了,那还有一个问题 Cn_i 怎么算?
因为n与k都特别大,取mod后会改变分子与分母的比值关系,但不先取mod的话又会因为值过大而爆long long int;
这里就有第二个公式,求逆元;
(a/b)%mod=(a∗inv[b])%mod;
同时 inv[b]=b^(mod-2);
这个公式将(a%mod/b%mod)与(a/b)%mod 联系在了一起
也许这就是数论把。
上代码

#include<iostream>
using namespace std;

int t;
long long int n,k,mod=1000000007,sum,fenzi[100007],fenmu[100007],ans;

long long int pow(long long int x,long long int n,long long int mod)
{
    long long int res=1;
	while(n>0)
	{
	   if(n%2==1)	
	   {
	   	 res=res*x;
	   	 res=res%mod;
	   }
	   x=x*x;
	   x=x%mod;
	   n>>=1;
	}
	return res;	
}

int main(){
    scanf("%d",&t);
    for(int p=1;p<=t;p++){
        ans=0;
        scanf("%lld",&n);
        scanf("%lld",&k);
        fenmu[0]=1;
        fenzi[0]=1;
        for(int i=1;i<=k;i++){
            fenmu[i]=(fenmu[i-1]*i)%mod;
            fenzi[i]=(fenzi[i-1]*(n-i+1))%mod;
        }
        for(int i=0;i<k;i++){
            ans=(ans+(fenzi[i]*pow(fenmu[i],mod-2,mod))%mod)%mod;
        }
        sum=pow(2,n,mod);
        printf("Case #%d: %d\n",p,(sum-ans+mod)%mod);
    }
    return 0;
}
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
03-08
### 逆元的概念及其应用 #### 1. 数学定义 在数学中,特别是模运算领域,逆元是一个非常重要的概念。对于特定的运算和集合,逆元有着严格的定义。当提到编程算法中的逆元时,通常指的是模数下的乘法逆元[^1]。 具体来说,如果存在两个整数 \(a\) 和 \(x\),使得 \((a * x) \% m = 1\) 成立,则称 \(x\) 是 \(a\) 在模 \(m\) 下的乘法逆元。这里的关键在于找到这样的 \(x\)[^2]。 #### 2. 计算方法 为了求解乘法逆元,扩展欧几里得算法是一种常用的方法。该算法适用于满足条件 \(gcd(a, m) = 1\) 的情况。通过解决方程 \(ax + my = 1\) 来获取所需的 \(x\) 值作为最终的结果[(x % m + m) % m][^4]。 以下是利用C++实现上述过程的一个简单例子: ```cpp int exGcd(int a, int b, int &x, int &y){ if(b == 0){ x = 1; y = 0; return a; } int r = exGcd(b, a%b, y, x); y -= a / b * x; return r; } // 模板函数用于计算a关于mod m的乘法逆元 int mod_inverse(int a, int m){ int x, y; int g = exGcd(a, m, x, y); if(g != 1){ // 如果最大公约数不是1则不存在逆元 throw std::invalid_argument("No modular multiplicative inverse exists"); } return (x % m + m) % m; // 返回正余数值形式的答案 } ``` 此代码片段展示了如何使用扩展欧几里德算法来寻找给定\(a\)相对于某个质数\(p\)(即此时\(m=p\))的乘法逆元。注意这里的`exGcd()`实现了经典的递归版本的扩展欧几里德算法,并返回了最大公因数以及相应的系数\[x,y\];而`mod_inverse()`则是用来处理特殊情况并调用前者完成实际工作的辅助函数。 #### 3. 应用场景 考虑到模运算是离散数学的重要组成部分之一,在密码学等领域内扮演着不可或缺的角色。因此理解并掌握好有关逆元的知识不仅有助于加深对基础理论的认识,也能为后续学习更高级别的技术打下坚实的基础[^5]。
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