毕业后第一篇题解-组合数问题

 

洛谷题号2822。
毕业了虽然走掉,但是还可以在NOI上见一面。
在哪都是学习,就别想太多了(强行安慰自己)
这是数论的题目,求组合数,其实按照x=n,y=m的格式画表,
就可以得到一个杨辉三角,先把2000的杨辉三角打出来,然后O(1)查询。
直接在三角建立是Mod k(证明我还是个P党)。但是发现实际上,可能m>n,
好像3要分5份之类,所以其实是这个情况:

就会出现一个矩阵,所以判断一手min,生成一手这样的矩阵,最后O(1)。

#include<iostream>
using namespace std;
int c[2010][2010],s[2010][2010];
int min(int a,int b){
    if (a>b)
     return b;
     return a;
}
int main(){
    int k,t;
    cin>>t>>k; 
    for (int i=0;i<=2000;i++)
     c[i][0]=1; 
     c[1][1]=1; 
     for (int i=2;i<=2000;i++){
       for (int j=1;j<=i;j++){
          c[i][j]=(c[i-1][j]+c[i-1][j-1])%k;
      }
     }
    for (int i=2;i<=2000;i++){
        for (int j=1;j<=i;j++){
         s[i][j]=s[i-1][j]+s[i][j-1]-s[i-1][j-1];
         if (c[i][j]==0) 
             s[i][j]++;
         }
         s[i][i+1]=s[i][i];
    }
    int n,m; 
    for (int i=1;i<=t;i++){
        cin>>n>>m;
        m=min(m,n);
        cout<<s[n][m]<<endl;
    }
    return 0;
}

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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