求组合数C(n,m)的几种方法 递归打表,公式变形

本文介绍了四种不同的组合数计算方法:直接定义式计算、递归分解、递归分解加记忆化存储以及定义式变形计算。每种方法都有其适用场景及优缺点,并详细展示了如何使用 C++ 实现这些算法。

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下面只是简单的方法,根据不同题目要进行适当的修改

#include<cstdio>
typedef long long LL;
//组合数的计算 
//  n!
//----- 
//m!(n-m)!

//由于数据非常容易溢出,所以采用一律采用longlong来存储数据。
//(不管哪种方法大概都会在n>62,m>31的情况下溢出,不同的方法n和m略有差别

//方法一:通过定义式来计算,非常容易溢出,只能承受n<=20以内的数据
LL C1(LL n,LL m)
{
	LL ans=1;
	for(LL i=1;i<=n;i++)
	{
		ans*=i;
	}
	for(LL i=1;i<=m;i++)
	{
		ans/=i;
	}
	for(LL i=1;i<=n-m;i++)
	{
		ans/=i;
	}
	return ans;
} 
 
//方法二:递推 把组合数拆成两种方案之和,然后总是把n-1,m-1或m不变  此方法在n=67,m=33时溢出 
//1.不选最后一个数,从前n-1个数中选m个数。 2.选最后一个数,从前n-1个数中选m-1个数
//C(n, m)  = C(n -1, m - 1) + C(n - 1, m)
//递归写法
LL C2(LL n,LL m)
{
	if(m==0||n==0) return 1;
	return C2(n-1,m)+C2(n-1,m-1);
} 

//用一个数组来存放结果避免重复计算,推荐此方法 
LL res[67][67]={0}; //再大就溢出了 
LL C3(LL n,LL m)
{
	if(m==0||n==0) return 1;
	if(res[m][n]) return res[m][n];
	return res[m][n]=C3(n-1,m)+C3(n-1,m-1);
}

//方法三 通过定义变形来计算 此方法在n=62,m=31时溢出 
//把组合数一步步拆解成 乘一步除一步的式子来避免溢出(保证除法都是整除)
LL C4(LL n,LL m)
{
	LL ans=1;
	for(LL i=1;i<=m;i++)
	{
		ans=ans*(n-m+i)/i;
	}
	return ans;
}
int main()
{
	
} 
<think>好的,我现在需要解决用户的问题:计算吃掉n个鸡蛋的方法总数,每天至少吃2个,最多吃n个,并且要连续若干天吃完。这是一个组合数学问题。首先,我需要理解用户的需,然后找出正确的数学模型或递推关系来解决这个问题。 用户提到每天至少吃2个,最多吃n个,但这里可能有个疑问:每天最多吃n个,但n是整个鸡蛋的总数,如果n较大,比如n=5,那么每天最多吃5个,但实际不可能超过剩下的鸡蛋数。不过通常这类问题中的“最多”是指每天的上限,比如每天最多吃k个,而k可能是一个固定值,但用户这里写的是最多吃n个,可能需要再确认。不过根据常见的类似问题,比如楼梯问题或分拆问题,可能用户的意思是每天至少吃2个,最多吃m个,但用户可能写错了,或者这里的n是总数量,而每天最多可以吃n个,但实际不可能超过剩下的数量。比如当n=3时,最多每天吃3个,所以只有一种方法:一天吃完。但根据用户的问题,可能需要重新考虑。 不过根据用户的问题描述,题目应该是每天至少吃2个,最多吃k个,但用户可能写错了,或者这里的“最多吃n个”其实是指每天最多可以吃的数量为某个固定值,比如n可能被误解,但根据用户的问题,可能正确条件是每天至少吃2个,且没有上限,或者每天最多吃n个,但n是总数。这可能需要进一步分析。 不过根据组合数学中的分拆问题,通常这类问题是将n分解为若干个大于等于2的整数的和,顺序不同视为不同的方法。例如,当n=5时,可能的分解方式是2+3或3+2或5,但根据用户的条件,每天最多吃n个,也就是允许一天吃完,所以当n>=2时,一天吃完也是一种情况。但用户的问题中说“每天至少吃2个至最多吃n个”,所以如果n是总数量,那么每天最多可以吃n个,也就是允许一天吃完的情况。例如,当n=4时,可能的方法有:4(一天吃完)、2+2、2+3(不,n=4的话,2+2是总和为4,但每天至少吃2,所以允许。那当n=4时,总共有多少种方法?我需要仔细计算几个例子,然后找出规律。 比如n=2:只能1天吃完,1种方法。 n=3:可以1天吃完,或者分成2+1,但每天至少2个,所以1天吃完是唯一方法,对吗?不,因为2+1中的第二天是1个,不符合至少2个。所以n=3只能1天吃完,1种方法。 n=4:可能的分解为:4;2+2;这两种方法。所以总共有2种? n=5:5;2+3;3+2;这两种分解方式,加上可能还有2+2+1,但后面的1不符合。所以正确分解是5;2+3;3+2。所以总共有3种? 或者可能还有其他组合?比如,当n=5时,每天至少吃2,所以可能的分解是:5(1种),2+3(两种顺序?比如第一天2第二天3,或者第一天3第二天2?如果是顺序不同视为不同方法,则这两种算不同的情况。例如,对于n=4,2+2和2+2可能算一种,但如果是顺序不同的话,比如分两天的话,每天的数量顺序不同是否算不同的方法。例如,对于分两天的情况,如果顺序不同算不同的方法,那么2+3和3+2就是两种不同的方法,这样的话,n=5的方法数是1(一天) + 2(分两天的两种顺序) =3种。但如果是顺序无关的话,则分两天的情况只算一种,所以总共有2种方法。 所以需要明确问题中的分解是否考虑顺序。例如,在整数划分问题中,通常分为有序划分(composition)和无序划分(partition)。这里用户的问题应该是指有序划分,即顺序不同的情况视为不同的方法。比如,每天吃2个然后3个,和每天吃3个然后2个,视为两种不同的方法。因此,n=5的情况是3种:5;2+3;3+2。 那现在需要找到对于一般n,这样的有序划分的数量。也就是计算将n分解为若干个至少为2的整数的有序和的方式数。 这类似于将n分解成若干个至少为2的项的有序组合数。对于每个n≥2,我们需要计算所有可能的composition,其中每个部分至少为2,且项数至少为1(因为可以一天吃完)。 这类问题可以用递推方法来解决。设f(n)为分解n的方法数。考虑第一天吃k个鸡蛋,其中k≥2,然后剩下的n-k个鸡蛋用同样的方法分解。因此,递推关系为: f(n) = sum_{k=2}^n f(n-k) ,其中当n-k=0时,f(0)=1(作为递归基例)。 例如: f(2) = f(0) =1 f(3) = f(1),但f(1)在这里应该是0,因为无法分解1个鸡蛋(因为每天至少吃2个)。所以f(3)=0? 但之前认为n=3只能1天吃完,所以这似乎矛盾。这说明我的递推可能存在错误。 或者,正确的方法是:当第一天吃k个,剩下的n-k需要被分解。如果n-k=0,则只有一种方法(即当天吃掉全部)。但根据递推式,当k=n时,剩下的n-k=0,所以f(0)=1,所以此时f(n)包括k=2到k=n的情况,其中当k=n时,剩下的n-k=0,即f(0)=1。例如: 当n=2时,k可以是2,所以f(2)=f(0)=1。 当n=3时,k可以是2或3: k=2,剩下1,需要分解1,但无法分解,所以这部分贡献0; k=3,剩下0,贡献f(0)=1,所以f(3)=1。 这与之前的例子一致:n=3时,只能一天吃完,所以方法数是1。 n=4时: k=2,剩下2,f(2)=1; k=3,剩下1,无法分解; k=4,剩下0,f(0)=1; 所以总和是1+0+1=2,这与之前的例子一致。 n=5时: k=2,剩下3,f(3)=1; k=3,剩下2,f(2)=1; k=4,剩下1,无法; k=5,剩下0,f(0)=1; 总和是1+1+0+1=3,这与之前的例子一致。 所以递推关系应为f(n) = sum_{k=2}^n f(n-k),其中当n-k >=0时,且f(0)=1,f(1)=0。 这看起来像斐波那契数列的某种变形。例如,计算前几个值: f(2) =1 f(3)=1 f(4)=2 f(5)=3 f(6)=f(4)+f(3)+f(2)+f(1)+f(0)=2+1+1+0+1=5? 或者可能我的递推式有误,需要再仔细检查。 当n=6时: k=2,剩下4 → f(4)=2 k=3 →剩下3 →f(3)=1 k=4 →剩下2 →f(2)=1 k=5 →剩下1 →0 k=6 →剩下0 →1 所以总和是2+1+1+0+1=5? 对吗?那此时f(6)=5。 那序列为:n=2 →1;n=3→1;n=4→2;n=5→3;n=6→5。这看起来像是斐波那契数列,但起始项不同。例如,斐波那契数列是1,1,2,3,5,而这里的序列从n=2开始是1,1,2,3,5。这似乎符合斐波那契数列的偏移。比如,f(n) = Fib(n-2),其中Fib(0)=0, Fib(1)=1, Fib(2)=1, Fib(3)=2等。例如,当n=2时,对应Fib(0)=0? 似乎不太对。或者可能是另一种递推关系。 或者,可能这个递推式的结果是斐波那契数列的某一项。例如,观察n=2到n=6的f(n)分别是1,1,2,3,5,这对应于斐波那契数列的第3项开始:Fib(3)=2,Fib(4)=3,Fib(5)=5等。所以可能f(n) = Fib(n-1),其中Fib(1)=1,Fib(2)=1,Fib(3)=2,等等。比如: n=2 → Fib(1)=1 →对。 n=3 → Fib(2)=1 →对。 n=4 → Fib(3)=2 →对。 n=5 → Fib(4)=3 →对。 n=6 → Fib(5)=5 →对。 因此,可以得出f(n)等于斐波那契数列的第n-1项。而斐波那契数列通常定义为Fib(1)=1, Fib(2)=1, Fib(3)=2, Fib(4)=3, Fib(5)=5,依此类推。因此,这里的递推关系确实对应于斐波那契数列,但索引需要调整。 因此,结论是,吃掉n个鸡蛋的方法数等于第(n-1)个斐波那契数。例如,当n=2时,Fib(1)=1;n=3,Fib(2)=1;n=4,Fib(3)=2,等等。 所以,最终的公式为: $$ f(n) = F_{n-1} $$ 其中$F_{n}$表示第n个斐波那契数,且$F_1 = 1$,$F_2 = 1$,$F_3 = 2$,依此类推。 为了验证这个结论是否正确,我们可以再举几个例子: n=5时,f(5)=3,对应Fib(4)=3,正确。 n=6时,f(6)=5,对应Fib(5)=5,正确。 n=7时,f(7)=f(5)+f(4)+f(3)+f(2)+f(1)+f(0)=3+2+1+1+0+1=8,而Fib(6)=8,确实符合。 因此,结论正确。因此,用户的问题的答案是斐波那契数列的第n-1项。 接下来,需要将这个结果整理成用户需要的答案,按照他们的要,分步骤说明,并给出代码示例,可能还需要数学公式。 可能的步骤: 方法一:斐波那契数列法 根据递推关系,方法总数等于斐波那契数列的第n-1项。可以通过动态规划或递归计算。 数学公式: $$ f(n) = \begin{cases} 1 & n=2 \\ 1 & n=3 \\ f(n-1) + f(n-2) & n \geq 4 \end{cases} $$ 或者更一般地,f(n) = F_{n-1},其中F为斐波那契数列。 方法二:动态规划 初始化dp数组,其中dp[0]=1(对应递推中的基例),dp[1]=0,对于n>=2,dp[n] = dp[n-2] + dp[n-3] + ... + dp[0]。但根据之前的分析,这实际上可以简化为斐波那契数列的递推关系,因此可以用更高效的方式计算。 可能还需要提供代码示例,例如用Python实现计算f(n): ```python def eat_eggs(n): if n < 2: return 0 a, b = 1, 1 # f(2)=1, f(3)=1 for _ in range(4, n+1): a, b = b, a + b return b if n >=3 else 1 # 示例 print(eat_eggs(5)) # 输出3 ``` 这个代码中,当n>=4时,每次迭代计算a和b的值,逐步递推到n。初始时,a是f(2)=1,b是f(3)=1。当n=4时,新的b = a + b =1+1=2,即f(4)=2,依此类推。 此外,可能需要解释为什么这个问题与斐波那契数列相关,即每天的吃法可以看作是前一天的决策导致的累积。 总结: 回答应该包括: 1. 问题转化为斐波那契数列,给出数学公式。 2. 动态规划方法解释。 3. 提供代码示例。 4. 可能的其他方法,如生成函数等,但可能过于复杂,这里可能不需要。 最后,需要按照用户的要生成相关问题。</think>计算吃掉n个鸡蛋的方法总数可转化为斐波那契数列问题。设$f(n)$表示方法总数,递推关系满足: $$ f(n) = f(n-1) + f(n-2) \quad (n \geq 4) $$ 初始条件为: $$ f(2) = 1, \quad f(3) = 1 $$ **数学推导** 将n个鸡蛋的吃法分为两类: - 第一天吃2个鸡蛋:剩余$n-2$个鸡蛋的吃法数为$f(n-2)$ - 第一天吃超过2个鸡蛋:等效于第一天先吃1个鸡蛋后,再吃$n-1$个鸡蛋(通过数学变换可证明) 因此总方法数满足斐波那契数列性质: $$ f(n) = F_{n-1} $$ 其中$F_k$表示第k项斐波那契数。 **代码实现** ```python def count_ways(n): if n < 2: return 0 elif n == 2 or n == 3: return 1 a, b = 1, 1 # 初始化f(2)和f(3) for _ in range(4, n+1): a, b = b, a + b return b # 示例 print(count_ways(5)) # 输出3 ``` **验证示例** - $n=4$:方法为[2,2], [4] → 2种 - $n=5$:方法为[5], [2,3], [3,2] → 3种 - $n=6$:方法为[6], [2,4], [4,2], [3,3], [2,2,2] → 5种
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