ZCMU 1934: ly的二叉树

本文探讨了对于一棵特定数量无编号节点的有根二叉树,如何计算其可能的形态总数。利用Catalan数的性质,通过递推公式结合快速幂算法,解决大数情况下对特定模数取模的问题。

Description

某一天,ly正在上数据结构课。老师在讲台上面讲着二叉树,ly在下面发着呆。
突然ly想到一个问题:对于一棵n个无编号节点的有根二叉树,有多少种形态呐?你能告诉她吗?

 

Input

多组输入,处理到文件结束
每一组输入一行,一个正整数n(1≤n≤1000000),意义如题目所述。

 

Output

每组数据输出一行,包含一个正整数表示答案,由于数字可能非常大,你只需要把最后的结果对1000000007取模即可。

 

Sample Input

3

Sample Output

5

 

本题要用到二叉树形态的Catalan数结论:
n个节点的二叉树形态求解递推公式:h(n)=\frac{h(n-1)*(4*n-2)}{(n+1)},其中h(0)=0,h(1)=1。
 本题数据过大,需要按题目要求对1000000007取模,但是在四则运算中,在除法运算时取模不等于对除法运算结果取模,由于本题表达式中又含有除法,因此无法直接求出。

求逆元

可将对商取模转换为对被除数和其除数关于1000000007的逆元,即:

(a / b) % p = (a % p * inv(b) % p) % p

#include<iostream>
#include<string>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int mod = 1000000007;
typedef long long LL;
const int N = 1e6 + 10;
LL a[N];
LL binary(LL a, LL b)
{
	LL ans = 1;
	a %= mod;
	while (b > 0) {
		if (b & 1) {
			ans = ans * a%mod;
		}
		a = a * a%mod;
		b >>= 1;
	}
	return ans;
}

int main()
{
	a[0] = 1;
	a[1] = 1;
	for (int i = 2;i <= N;i++) a[i] = a[i - 1] * (4 * i - 2) % mod*binary(i + 1, mod - 2) % mod;
	LL n;
	while (scanf("%lld", &n) == 1) {
		printf("%lld\n", a[n]);
	}
	return 0;
}

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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