简单错排——HDU-2049-考新郎

本文探讨了一道经典的错排问题,并给出了详细的算法解析及其实现代码。通过数学推导和C++编程语言,展示了如何解决特定场景下新郎找到错误新娘的排列组合问题。

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链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2049

题目

国庆期间,省城HZ刚刚举行了一场盛大的集体婚礼,为了使婚礼进行的丰富一些,司仪临时想出了有一个有意思的节目,叫做"考新郎",具体的操作:
首先,给每位新娘打扮得几乎一模一样,并盖上大大的红盖头随机坐成一排;
然后,让各位新郎寻找自己的新娘.每人只准找一个,并且不允许多人找一个.
最后,揭开盖头,如果找错了对象就要当众跪搓衣板...
看来做新郎也不是容易的事情...
假设一共有N对新婚夫妇,其中有M个新郎找错了新娘,求发生这种情况一共有多少种可能. 

Input
输入数据的第一行是一个整数C,表示测试实例的个数,然后是C行数据,每行包含两个整数N和M(1<M<=N<=20)。
 Output
对于每个测试实例,请输出一共有多少种发生这种情况的可能,每个实例的输出占一行。 
Sample Input
22 23 2
 Sample Output
13

本来不知道错排是什么,看到题解公式真的懵,看来我的数学是真的差。QAQ

错排:考虑一个有n个元素的排列,若一个排列中所有的元素都不在自己原来的位置上,那么这样的排列就称为原排列的一个错排。

公式推导:
第一步,把第n个元素放在一个位置,比如位置k,一共有n-1种方法;
第二步,放编号为k的元素,这时有两种情况:
⑴把它放到位置n,那么,对于剩下的n-1个元素,由于第k个元素放到了位置n,剩下n-2个元素就有D(n-2)种方法;
⑵第k个元素不把它放到位置n,这时,对于这n-1个元素,有D(n-1)种方法;
综上得到
D(n) = (n-1) [D(n-2) + D(n-1)]

又因为,题目要求总共有m对,其中m对找错了,也就是m对进行错排,剩下的(n-m)对找对了,答案也就是从n中挑出来m对,然后将其错排,也就是:D(m)*C(n,m)=(m-1)*(D(m-2)+D(m-1))*n*(n-1)*(n-2)*...*(n-m+1)/(m!)


代码:

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main(){
int t, n, m;
long long C;//排列组合
long long D[22]={0, 0, 1};//错排//比较方便的赋值
for(int i = 3; i <= 20; i++)
D[i]=( D[i-1] + D[i-2] )*( i-1 );//预处理
cin>>t;
while(t-- ) {
cin>>n>>m;
C=1;
for(int i=n;i>=n-m+1;i--)
C*=i;
for(int i=m;i>1;i--)
C/=i;
cout<<D[m]*C<<endl;
}
return 0;
}





 

内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量和制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置和速度的更新规则。为了确保优化的有效性和实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力和制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师和技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性和优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模和优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解和复现整个建模和优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
内容概要:本文详细介绍了如何利用Blender和Python为污水处理厂创建高精度3D渲染效果图及其背后的参数化建模方法。首先,作者展示了如何通过Python代码管理复杂的设备数据结构(如嵌套字典),并将其应用于3D模型中,确保每个工艺段的设备参数能够准确反映在渲染图中。接着,文章深入探讨了具体的材质处理技巧,比如使用噪声贴图和溅水遮罩来增强金属表面的真实感,以及如何优化渲染性能,如采用256采样+自适应采样+OpenImageDenoise的降噪组合拳,将渲染时间缩短至原来的三分之一。此外,文中还涉及到了一些高级特性,如通过Houdini的粒子系统模拟鸟类飞行路径,或者利用Three.js实现交互式的在线展示。最后,作者强调了参数化建模的重要性,它不仅提高了工作效率,还能更好地满足客户需求,尤其是在面对紧急的设计变更时。 适合人群:从事污水处理工程设计的专业人士,尤其是那些希望提升自己3D建模技能和提高工作效率的人。 使用场景及目标:适用于需要快速生成高质量污水处理厂设计方案的场合,特别是在投标阶段或向客户展示初步概念时。通过这种方式,设计师可以在短时间内制作出逼真的效果图,帮助客户直观理解设计方案,并且可以根据客户的反馈迅速调整模型参数,从而加快决策过程。 其他说明:除了技术细节外,本文还分享了许多实用的经验和技巧,如如何平衡美观与效率之间的关系,以及怎样应对实际项目中的各种挑战。对于想要深入了解这一领域的读者来说,这是一份非常有价值的学习资料。
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