拓展Lucas定理求C(n, m) % p

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 100000 + 10;
typedef long long LL;

LL Pow(LL n, LL m, LL mod) {
    LL ans = 1;
    while(m > 0) {
        if(m & 1) ans = (LL)ans * n % mod;
        n = (LL)n * n % mod; m >>= 1;
    }
    return ans;
}
LL Pow(LL n,LL m) {
    LL ans = 1;
    while(m > 0) {
        if(m & 1) ans = ans * n;
        n = n * n; m >>= 1;
    }
    return ans;
}
LL x, y;
LL exgcd(LL a, LL b) {
    if(a == 0) {
        x = 0, y = 1;
        return b;
    }LL r = exgcd(b%a, a);
    LL t = x; x = y - (b/a)*x; y = t;
    return r;
}
LL rev(LL a, LL b) { exgcd(a, b); return ((x % b) + b) % b; }
LL Calc(LL n, LL p, LL t) {
    if(n == 0) return 1;

    LL s = Pow(p, t), k = n / s, tmp = 1;
    for(LL i=1; i<=s; i++) if(i % p) tmp = (LL)tmp * i % s;

    LL ans = Pow(tmp, k, s);
    for(LL i=s*k + 1; i<=n; i++) if(i % p) ans = (LL)ans * i % s;

    return (LL)ans * Calc(n / p, p, t) % s;
}
LL C(LL n, LL m, LL p, LL t) {
    LL s = Pow(p, t), q = 0;
    for(LL i=n; i; i/=p) q += i / p;
    for(LL i=m; i; i/=p) q -= i / p;
    for(LL i=n-m; i; i/=p) q -= i / p;

    LL ans = Pow(p, q);
    LL a = Calc(n, p, t), b = Calc(m, p, t), c = Calc(n-m, p, t);
    return (LL)(ans * a * rev(b, s) * rev(c, s)) % s;
}
LL China(LL A[], LL M[], LL cnt) {
    LL ans = 0, m, n = 1;
    for(LL i=1; i<=cnt; i++) n *= M[i];
    for(LL i=1; i<=cnt; i++) {
        m = n / M[i];
        exgcd(M[i], m);
        ans = (ans + (LL)y * m * A[i]) % n;
    }
    return (ans + n) % n;
}
LL A[maxn], M[maxn], cnt;
LL Lucas(LL n, LL m, LL mod) {
    for(LL i=2; i*i <= mod; i++) if(mod % i == 0) {
        LL t = 0;
        while(mod % i == 0) t++, mod /= i;
        M[++cnt] = Pow(i, t);
        A[cnt] = C(n, m, i, t);
    }if(mod > 1) {
        M[++cnt] = mod;
        A[cnt] = C(n, m, mod, 1);
    }
    return China(A, M, cnt);
}
LL n, k, p;
int main() {
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("input.in", "r", stdin);
    freopen("output.out", "w", stdout);
#endif
    cin >> n >> k >> p;
    cout << Lucas(n, k, p) << endl;
    return 0;
}
<think>嗯,用户想了解Lucas定理,涉及数学、计算机科学、组合数和取模运算。我需要先回忆一下Lucas定理的基本内容和应用场景。首先,Lucas定理是用来计算组合数取模的一个方法,特别是当模数是质数的时候。这个定理在组合数学和算法竞赛中应该比较常见,因为处理大数组合数取模的问题时,直接计算可能会非常耗时或者溢出,所以需要高效的算法。 根据用户提供的引用,特别是引用[3]提到数论是算法竞赛的重要部分,Lucas定理作为数论中的一个定理,可能在竞赛中用于解决组合数取模的问题。用户的问题涉及组合数和取模运算,所以需要详细说明定理的表述、证明思路以及实际应用方法。 首先,Lucas定理的具体内容是什么?我记得定理指出,对于质数p,将两个非负整数m和n表示为p进制展开,即m = m_k p^k + ... + m_0,n = n_k p^k + ... + n_0,那么组合数C(m, n) mod p等于各个对应位组合数C(m_i, n_i)的乘积再mod p。如果某一位的n_i > m_i,则整个组合数mod p为0。 接下来需要解释定理的数学表达式,用LaTeX写成独立公式。比如: $$ \binom{m}{n} \equiv \prod_{i=0}^k \binom{m_i}{n_i} \pmod{p} $$ 其中,m_i和n_i是m和n在p进制下的各位数字。这个表达式需要正确使用$$...$$格式,并且单独成段。 然后,定理的证明思路是怎样的?通常,证明会用到生成函数或者多项式展开,利用二项式定理在模p下的性质。例如,考虑多项式(1 + x)^m在模p下的展开,并分解为各个p进制位的乘积。这部分可能需要引用二项式定理Lucas的原始论文,但用户提供的引用中没有直接相关的,所以可能需要简要说明证明的大致步骤,而不过多深入细节。 应用场景方面,用户可能关心的是在算法竞赛中如何用Lucas定理快速计算组合数模质数的情况。例如,当需要计算C(n, k) mod p,其中p是质数,且n和k很大(比如1e18),这时候直接计算不可行,使用Lucas定理可以将问题分解为多个小规模的组合数计算,这些小组合数可以通过预计算阶乘和逆元来处理。 在步骤解释时,需要分步说明如何应用Lucas定理。例如: 1. 将n和k转换为p进制数。 2. 对每一位计算组合数C(n_i, k_i) mod p。 3. 将所有结果相乘再mod p得到最终结果。 可能还需要提到如何处理n_i < k_i的情况,这时候组合数为0,整个乘积也为0,因此直接返回0。 然后,给出一个具体的例子,比如计算C(12, 5) mod 3。将12和5转换为3进制,得到12=110_3,5=12_3。然后对应每一位的组合数:C(1,1)=1,C(1,2)=0(因为1<2),所以结果为1*0=0 mod 3。但这里可能需要注意位数对齐的问题,可能需要补前导零,比如5在3进制下是12,而12在3进制下是110,位数不同,所以需要将5补为012。然后每位组合数分别是C(1,0)=1,C(1,1)=1,C(0,2)=0,所以乘积是1*1*0=0。这个例子可能需要更详细地说明步骤,避免混淆。 接下来,可能需要给出代码示例,比如用递归或迭代的方式实现Lucas定理。代码部分需要用Python展示,并注意语法正确。例如,一个递归实现的Lucas函数,其中comb函数用于计算小规模的组合数mod p,可能需要预处理阶乘和逆元来提高效率。 此外,需要指出Lucas定理的限制,比如p必须是质数,如果p不是质数,则需要使用其他方法如中国剩余定理分解模数。这可能关联到引用[2]中提到的梅森素数判断中的模运算问题,但用户的问题中没有提到,所以可能不需要深入展开。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如Lucas定理的扩展应用、与其他定理(如中国剩余定理)的结合使用、处理非质数模数的方法、算法的时间复杂度以及优化技巧等。例如: 1. Lucas定理能否处理模数为合数的情况? 2. 如何结合中国剩余定理处理大数组合数取模? 3. 有没有比Lucas定理更高效的组合数取模算法? 4. Lucas定理的递归实现和迭代实现哪种更好? 需要确保这些问题与Lucas定理相关,并且能引导用户进一步深入学习。 总结,回答的结构应该包括定理的表述、证明思路、应用方法、实例演示、代码实现、应用场景以及相关问题。需要确保所有数学公式正确使用$...$或$$...$$,引用文献适当,并且回答符合用户要的结构清晰和真实可靠。</think>### Lucas定理详解 Lucas定理数论中用于高效计算组合数取模的重要工具,尤其适用于模数$p$为质数的情况。其核心思想是将大数分解为$p$进制各位的组合数乘积,从而降低计算复杂度[^3]。 #### 定理表述 设$p$为质数,$m,n$为非负整数,将其表示为$p$进制展开: $$ m = m_kp^k + m_{k-1}p^{k-1} + \dots + m_0 \\ n = n_kp^k + n_{k-1}p^{k-1} + \dots + n_0 $$ 则组合数满足: $$ \binom{m}{n} \equiv \prod_{i=0}^k \binom{m_i}{n_i} \pmod{p} $$ 若存在某位$n_i > m_i$,则$\binom{m}{n} \equiv 0 \pmod{p}$[^1]。 #### 证明思路 1. **多项式展开**:利用二项式定理展开$(1+x)^m$,在模$p$环境下分析系数 2. **生成函数分解**:将$(1+x)^m$分解为$p$进制各位的乘积形式 3. **系数对应**:通过比较系数得到组合数的分解关系 #### 应用步骤 以计算$\binom{12}{5} \mod 3$为例: 1. **转换进制**:$12=1\cdot3^2 + 1\cdot3^1 + 0\cdot3^0$,$5=0\cdot3^2 +1\cdot3^1 +2\cdot3^0$ 2. **逐位计算**: - $\binom{1}{0}=1$ - $\binom{1}{1}=1$ - $\binom{0}{2}=0$ 3. **结果相乘**:$1\times1\times0 \equiv 0 \mod 3$ #### 代码实现 ```python def comb(n, k, p): if k > n: return 0 # 预计算阶乘和逆元更高效 numerator = 1 for i in range(k): numerator = numerator * (n-i) % p denominator = 1 for i in range(1, k+1): denominator = denominator * i % p return numerator * pow(denominator, p-2, p) % p # 费马小定理逆元 def lucas(n, k, p): if k == 0: return 1 return comb(n%p, k%p, p) * lucas(n//p, k//p, p) % p ``` #### 应用场景 - **算法竞赛**:处理$n,k$极大(如$10^{18}$)的组合数取模问题 - **密码学**:构造特定数学结构的加密算法 - **概率计算**:大样本空间下的离散概率计算
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