m-ary Partitions

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一、问题:

Description

A partition of an integer n is a set of positive integers which sum to n, typically written in descending order. For example: 10 = 4+3+2+1 A partition is m-ary if each term in the partition is a power of m. For example, the 3-ary partitions of 9 are:

9

3+3+3

3+3+1+1+1

3+1+1+1+1+1+1 1+1+1+1+1+1+1+1+1

Write a program to find the number of m-ary partitions of an integer n.

Input

The first line of input contains a single decimal integer P, (1 ≤ P ≤ 1000), which is the number of data sets that follow. Each data set should be processed identically and independently. Each data set consists of a single line of input. The line contains the data set number, K, followed by the base of powers, m, (3 ≤ m ≤ 100), followed by a space, followed by the integer, n, (3 ≤ n ≤ 10000), for which the number of m-ary partitions is to be found.

Output

For each data set there is one line of output. The output line contains the data set number, K, a space, and the number of m-ary partitions of n. The result should fit in a 32-bit unsigned integer.

Sample Input

5

1 3 9

2 3 47

3 5 123

4 7 4321

5 97 9999

Sample Output

1 5

2 63

3 75

4 144236

5 111

 

 

二、题意:

第一行数字 T 代表测试样例个数。

接下来的 T 行每行第一个数 cnt 表示序号,第二个数m,第三个数n。

求:使不超过n的m的幂(每种幂有无穷个)的和等于n,有多少种组合方法。注意:幂的种类和各种幂的个数均相同的视为同一种,如3+1+1+1和1+1+1+3为同一种。

 

三、思路:

对于每一个数n,都可以拆成两个数的和,那么拼出来n的方法数就等于 (拼出n-1的方法+拼出1的方法) + (拼出n-2的方法+拼出2的方法) + ..... 下面代码中的 dp数组记录的就是拼出n的方法数。

 

四、代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define read(x) scanf("%d",&x)
#define mem(a,b) memset(a,0,sizeof(a))
#define fori(a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define forj(a,b) for(int j=a;j<=b;j++)

int main()
{
    int T;
    read(T);
    while(T--)
    {
        int dp[11000], a[110];
        int cnt, m, n, z=1, k=-1;
        scanf("%d %d %d", &cnt, &m, &n);
        mem(a, 0);
        mem(dp, 0);
        dp[0] = 1;
        while(z <= n)
        {
            a[++k] = z;
            z *= m;
        }
        fori(0, k)
            forj(a[i], n)
                dp[j] += dp[j-a[i]];
        printf("%d %d\n", cnt, dp[n]);
    }
    return 0;
}

 

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<think>好的,我现在要回答用户关于M-ary方法或2k-ary方法的问题。首先,我需要确认这两个术语的具体含义以及它们在计算机科学中的应用场景。 首先,我记得在计算机科学中,特别是算法和数论领域,M-ary方法可能指的是一种处理大数运算的优化技术,比如在模幂运算中使用的窗口方法。比如RSA算法中的快速幂运算可能会用到类似的方法。而2k-ary方法可能是一种特殊的M-ary方法,其中M是2的幂,比如M=2^k,这样可以利用二进制特性进行优化。 接下来,我需要验证这些概念的具体定义和应用。比如,模幂运算中的窗口法(Window Method)确实是一种将指数分解为多个部分,通过预处理来减少乘法次数的技术。例如,M-ary方法将指数表示为基M的数,然后按每个数字处理,这样每次处理多个位,减少循环次数。而2k-ary则是当M取2的幂时的情况,这样可以利用位运算来快速分解指数。 然后,我需要考虑用户可能需要的详细信息,比如算法的步骤、时间复杂度分析、实际应用例子等。同时,用户提到了内部定义原则(internal definition principle)的引用,这可能与模型论或数学中的形式化方法有关,但不确定是否与M-ary方法直接相关,可能需要忽略这部分,除非找到直接关联。 另外,用户提供的引用是关于*-transform和Łoś定理的,这可能属于非标准分析或模型论的范畴,可能与M-ary方法无关。因此,在回答时可能不需要涉及这部分内容,除非有直接联系,但目前看来没有明显的关联,所以可以专注于算法方面的解释。 现在,我需要组织回答的结构,首先定义M-ary方法和2k-ary方法,然后说明它们的应用场景,比如模幂运算,加密算法中的使用,接着可能给出算法步骤或伪代码示例,最后比较它们的优缺点,比如时间与空间的权衡,预处理的开销等。 需要注意的是,用户可能还希望了解这些方法与其他方法(如二进制法、滑动窗口法)的区别,以及它们的性能优势。因此,在回答中可能需要提到这些比较点。 此外,需要确保使用正确的中文术语,比如“模幂运算”、“预处理”、“时间复杂度”等,并正确应用LaTeX格式,如变量和公式需要用$...$或$$...$$包裹。 最后,生成的相关问题需要围绕这些方法的优化、应用、比较等方面展开,确保问题具有针对性和启发性。</think>[用户可见层] ### M-ary方法与2k-ary方法解析 在计算机科学中,**M-ary方法**和**2k-ary方法**是优化大数模幂运算(如$c = a^b \mod n$)的经典技术,常见于密码学(如RSA算法)和计算数论领域。它们的核心思想是通过预处理和分块计算减少乘法操作次数。 #### 1. M-ary方法 - **定义**:将指数$b$表示为基$M$的数,即$b = \sum_{i=0}^{k} d_i M^i$,其中$d_i$是$[0, M-1]$的系数。 - **步骤**: 1. **预处理**:预先计算$a^d \mod n$($d=0,1,\dots,M-1$)。 2. **迭代计算**:从高位到低位遍历$b$的M进制位,每一步进行平方和乘法操作。 - **时间复杂度**:若指数长度为$n$位,则乘法次数从$O(n)$降低到$O(n/\log M)$,但需$O(M)$预处理存储空间[^1]。 #### 2. 2k-ary方法 - **定义**:M-ary方法的特例,取$M=2^k$,利用二进制特性优化计算。 - **优势**: - 指数分解更高效:直接按$k$位一组分割二进制指数。 - 减少条件判断:通过固定窗口大小简化逻辑。 - **示例**:当$k=3$时,指数被分为3位一组,预处理$a^0, a^1, \dots, a^7$,每次处理3位。 #### 3. 对比与优化 - **与二进制法的区别**:二进制法每次处理1位(即$k=1$的2k-ary方法),而2k-ary方法通过增加窗口大小减少迭代次数。 - **空间-时间权衡**:窗口越大($k$增大),预处理消耗内存越多,但运行时乘法次数越少。 ```python # 2k-ary方法示例(k=2,即4-ary) def modular_exp(base, exponent, mod, k=2): window_size = 2**k precomputed = [pow(base, i, mod) for i in range(window_size)] result = 1 exponent_bits = bin(exponent)[2:] # 转换为二进制字符串 for i in range(0, len(exponent_bits), k): chunk = exponent_bits[i:i+k].ljust(k, '0') # 补零对齐 d = int(chunk, 2) result = (pow(result, window_size, mod) * precomputed[d]) % mod return result ``` #### 4. 应用场景 - 密码学:RSA解密/签名时加速模幂运算。 - 素数测试:Miller-Rabin算法中的快速指数计算。 - 计算数论:大数运算优化。
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