初识母函数

本文介绍了使用母函数解决组合问题的方法,通过构建特定的函数来计算不同重量或金额的组合方式,包括称重问题、邮票贴法及银币支付方式的计数。详细解释了如何将实际问题转化为数学模型,并通过展开母函数来找出所有可能的解决方案。

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例1:若有1克、2 克、3克、4克的砝码各一 枚,能称出哪几种重量?各有几种可能方案?
 
如何解决这个问题呢?考虑构造母函数。
如果用x的指数表示称出的重量,则:
1个1克的砝码可以用函数1+x表示,
1个2克的砝码可以用函数1+x2表示,
1个3克的砝码可以用函数1+x3表示,
1个4克的砝码可以用函数1+x4表示
 
(1+x)(1+x2)(1+x3)(1+x4)
=(1+x+x2+x3)(1+x3+x4+x7)
=1+x+x2+2x3+2x4+2x5+2x6+2x7+x8+x9+x10 
 
(上式中的1是代表x^0,就是重量为1的砝码一个也没拿,后面的也是这么理解的)
 
从上面的函数知道: 可称出从 1 克到 10 克,系数便是方案数。
例如右端有2x5 项,即称出5克的方案有2:5=3+2=4+1;同样,6=1+2+3=4+2;10=1+2+3+4。
故称出6克的方案有2,称出10克的方案有1 
 
2: 求用 1 分、 2 分、 3 分的邮票贴出不同数值的方案数 ——
 
n 因邮票允许重复,故母函数为: G(x) = (1 + x + x^2 + x^3....)(1 + x^2 + x^4 + x^6 + ....)(1 + x^3 + x^6 + x^9 + ...)
这个式子可以这么理解:1分的拿0,1,2,3.....个,2分的拿0,1,2,3,4....,3分的0,1,2,3,4......这样就
PS:x的指数除以某种邮票的面值,就是某次拿这种有票的个数;
 
例三 hdu
Square Coins
Problem Description
People in Silverland use square coins. Not only they have square shapes but also their values are square numbers. Coins with values of all square numbers up to 289 (=17^2), i.e., 1-credit coins, 4-credit coins, 9-credit coins, ..., and 289-credit coins, are available in Silverland.
There are four combinations of coins to pay ten credits:

ten 1-credit coins,
one 4-credit coin and six 1-credit coins,
two 4-credit coins and two 1-credit coins, and
one 9-credit coin and one 1-credit coin.

Your mission is to count the number of ways to pay a given amount using coins of Silverland.
 

Input
The input consists of lines each containing an integer meaning an amount to be paid, followed by a line containing a zero. You may assume that all the amounts are positive and less than 300.
 

Output
For each of the given amount, one line containing a single integer representing the number of combinations of coins should be output. No other characters should appear in the output.
 

Sample Input
            
            
2 10 30 0
 
#include <iostream>
using namespace std;
const int lmax=300;
int c1[lmax+1],c2[lmax+1];
int main(void)
{
    int n,i,j,k;
    while (cin>>n && n!=0)
     {
         for (i=0;i<=n;i++)
         { c1[i]=1; c2[i]=0; }
         for (i=2;i<=17;i++) // 17 这里有共17种 Silverland钱币,所以有17 的大括号,即17个多项式相乘; 
         {
              for (j=0;j<=n;j++)   // j 代表前面括号中的各项的指数
                for (k=0;k+j<=n;k+=i*i)   // 这里的k 代表的是当前括号中的各项的指数 k += i*i 为什么要加 i*i 呢?其实是有硬币的面值(即各种之间面值的关系,是倍数关系,
                                                           //或者是平方关系)决定的;
                    { c2[j+k]+=c1[j]; }      //  j + k //就是两个括号中的多项式相乘后的指数;
              for (j=0;j<=n;j++)
             { c1[j]=c2[j]; c2[j]=0; }
        }   
       cout<<c1[n]<<endl;
    }
   return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink进行自动代码生成,在STM32平台上实现带57次谐波抑制功能的霍尔场定向控制(FOC)。首先,文章讲解了所需的软件环境准备,包括MATLAB/Simulink及其硬件支持包的安装。接着,阐述了构建永磁同步电机(PMSM)霍尔FOC控制模型的具体步骤,涵盖电机模型、坐标变换模块(如Clark和Park变换)、PI调节器、SVPWM模块以及用于抑制特定谐波的陷波器的设计。随后,描述了硬件目标配置、代码生成过程中的注意事项,以及生成后的C代码结构。此外,还讨论了霍尔传感器的位置估算、谐波补偿器的实现细节、ADC配置技巧、PWM死区时间和换相逻辑的优化。最后,分享了一些实用的工程集成经验,并推荐了几篇有助于深入了解相关技术和优化控制效果的研究论文。 适合人群:从事电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望掌握基于Simulink的自动代码生成技术,以提高开发效率和控制精度的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制永磁同步电机的应用场合,特别是在面对高次谐波干扰导致的电流波形失真问题时。通过采用文中提供的解决方案,可以显著改善系统的稳定性和性能,降低噪声水平,提升用户体验。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论解释和技术指导,还包括了许多实践经验教训,如霍尔传感器处理、谐波抑制策略的选择、代码生成配置等方面的实际案例。这对于初学者来说是非常宝贵的参考资料。
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