(Relax 数论1.16)POJ 2992 Divisors(C[N][K]中含素数的个数)

本文介绍了一个算法问题,即计算组合数C(n,k)的约数个数,范围限定在0≤k≤n≤431内。文章给出了详细的解决步骤和C++代码实现,包括如何计算阶乘中素数的个数、组合数计算及约数个数的计算。

求组合数C(n, k)的约数的个数 (0 ≤ k ≤ n ≤ 431)

题目链接:http://poj.org/problem?id=2992

——>>3个公式:

  1、n!中含素数p的个数为n/p + n/p^2 + n/p^3 + ...(到0停)程序中通过cal函数实现

  2、C(n, k) = n! / (n-k)! / k!

  3、n = p1^a1*p2^a2*...*pk^ak约数的个数为(a1+1)(a2+1)...(ak+1)



#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
/**
 * 2 2 3 17
2 2 3 29

2 2 5 37
 */
using namespace std;

int su[505];//这里不要开太大,否则会TLE
bool u[505];
int num = 0;
int n;



void prepare(){
	int i,j;
	memset(u,true,sizeof(u));

	for(i = 2 ; i <= 500 ;++i){
		if(u[i]){
			su[++num] = i;
		}

		for(j = 1 ; j <= 500 ; ++j ){
			if(i*su[j] >500){
				break;
			}

			u[i*su[j]] = false;

			if(i % su[j] ==0){
				break;
			}
		}
	}
}


int cal(int n,int pri){//n!含素数pri的个数
	return (n<pri)?0:(n/pri+cal(n/pri,pri));
}


int main(){
	prepare();

	int n,k;
	while(scanf("%d%d",&n,&k)!=EOF){
		long long sum = 1;
		int i;
		for(i = 1 ; i <= num ; ++i){//n! / (n-k)! / k!含素数的个数为:cal(n,su[i]) - cal(n-k,su[i]) - cal(k,su[i]) + 1
			sum *= (cal(n,su[i]) - cal(n-k,su[i]) - cal(k,su[i]) + 1);
		}

		printf("%lld\n",sum);
	}

	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...
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