【codechef】Superlucky Numbers(组合取模,枚举)

本文介绍了一种算法,用于计算特定条件下由两个指定数字组成的n位超幸运数的数量,并通过模运算处理大数问题。文章详细展示了如何利用组合数学中的技巧解决这一问题。

Eshaan and Nischay decided to play a game. Nischay asked Eshaan to choose 2 distinct digits A and B. Eshaan calls a positive integer “lucky”, if it contains only the digits A and B. Nischay calls this number “superlucky” if sum of its digits is “lucky”.

For Example : If Eshaan chooses A = 1 and B = 3, then number 12 isn’t lucky but 133 or 1133131 are lucky. Also number 1133131 is superlucky but 133 is not.

Now Eshaan wants Nischay to find how many superlucky numbers of length exactly N are there.

Help Nischay to find the answer to this problem.

Since the answer can be very large, print answer modulo (109+7).

 

Input

  • The first line of input contains T, denoting the number of test cases.
  • The second line of input contains 3 integers A,B and N.

 

Output

  • Print a single integer — the answer to the problem modulo (109 +7).

Constraints

  • 1 ≤ T ≤ 50
  • 1 ≤ A < B ≤ 9
  • 1 ≤ N ≤ 106

 

Example

Input:
2
1 3 3
2 3 10

Output:
1
165

 

Explanation

Example case 1. Only one number of length 3 is superlucky which is 111 because 111 is lucky and sum of its digits 1+1+1=3 is also lucky.

http://www.codechef.com/problems/CLCO02

只由a和b组成且各个位上的和是lucky数且必须是n位的数字有几个?

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a,b,n;
long long MOD=1e9+7;
long long fact[1000006]={0};
long long ifact[1000006]={0};

long long mulmod(long long a,long long b) //pow函数
 {	long long x=1,y=a;
 	while(b>0)
 	 {
 	 	if(b&1)
 	 	  x=(x*y)%MOD;
 	 	y=(y*y)%MOD;
 	 	b=b>>1;
 	 }
 	return x;
 }
 
bool isLucky(int m){
	while(m)
	 {
	 	if(m%10==a || m%10==b) // 这个数的某一位是a或b
	 	  m/=10;
	 	else 
	 	  return false;
	 }
	return true;
}

int main(){
	fact[0]=ifact[0]=1;
	for(int i=1;i<=1000000;i++)
	  fact[i]=(i*fact[i-1])%MOD;
	for(int i=1;i<=1000000;i++)
	  ifact[i]=mulmod(fact[i],MOD-2);
	
	int t;
	cin>>t;
	while(t--)
	 {
	 	cin>>a>>b>>n;
	 	int c=0;
	 	for(int i=0;i<=n;i++) //枚举这个数里面a出现的个数
	 	 {
	 	 	int m=i*a+b*(n-i); //各位上数字的和
	 	 	if(isLucky(m))   //判断这个和是否是lucky数
	 	 	  {
	 	 	  	long long ans=fact[n];
	 	 	  	long long den=(ifact[i]*ifact[n-i])%MOD; //组合模板,这些a摆放的方法数
	 	 	  	ans=(ans*den)%MOD;
	 	 	  	c=(c+ans)%MOD;
	 	 	  }
	 	 }
	 	 cout<<c<<endl;
	 }
}
下面是我总结的组合取模模板:

long long MOD=1e9+7;
long long fact[1000006];
long long ifact[1000006];
main(){
	fact[0]=ifact[0]=1;
	for(int i=1;i<=1000000;i++)
	  fact[i]=(i*fact[i-1])%MOD;
	for(int i=1;i<=1000000;i++)
	  ifact[i]=mulmod(fact[i],MOD-2);

	 int n,m;
	 cin>>n>>m;
	 long long ans=fact[n];
	 long long den=(ifact[m]*ifact[n-m])%MOD;
	 ans=(ans*den)%MOD;
	 cout<<ans<<endl;



数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化型的建思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对型鲁棒性的理解。
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