CF 300C - Beautiful Numbers [组合数求模]

本文介绍了两种解决特定组合数求和问题的方法:一种是通过预处理阶乘并使用逆元来计算;另一种则是利用递推公式进行计算。两种方法都需要处理大范围的输入,并在模意义下计算组合数。


数学是硬伤。

分析题目后知道就是求sigma(C[i,n]%mod)

1 ≤ n ≤ 106


下面有两种方法,

一、预处理出阶乘,直接根据组合数公式 C[i,n] = n!/( i!*(n-i)! ),由于涉及到除法取模,所以要求下逆元。

62ms.

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<string>
#include<vector>
#include<map>
#include<algorithm>
using namespace std;
inline int Rint() { int x; scanf("%d", &x); return x; }
inline int max(int x, int y) { return (x>y)? x: y; }
inline int min(int x, int y) { return (x<y)? x: y; }
#define FOR(i, a, b) for(int i=(a); i<=(b); i++)
#define FORD(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)
#define REP(x) for(int i=0; i<(x); i++)
typedef long long int64;
#define INF (1<<30)
const double eps = 1e-8;
#define bug(s) cout<<#s<<"="<<s<<" "

// a,b,n
// 1 ≤ a < b ≤ 9, 1 ≤ n ≤ 10^6
#define MAXN 1000000
#define MOD 1000000007

int a, b;
int64 fact[MAXN+2];

int isgood(int x) {
	for(; x; x/=10) {
		if(x%10 != a && x%10 != b) {
			return 0;
		}
	}
	return 1;
}
void calc_fact() {
	fact[0] = 1;
	FOR(i, 1, MAXN) {
		fact[i] = fact[i-1]*i%MOD;
	}
}

void ext_gcd(int64 a, int64 b, int64& d, int64& x, int64& y)
{
	if(!b) { d = a; x = 1; y = 0; }
	else { ext_gcd(b, a%b, d, y, x); y-=x*(a/b); }
}

int64 inv_mod(int64 a)	// ix=1(mod n)
{
	int64 x, y, d;
	ext_gcd(a, MOD, d, x, y);
	while(x<0) { x+=MOD; }
	return x;
}

int64 C(int k, int n) {
	return fact[n]*inv_mod(fact[k]*fact[n-k])%MOD;
}

int main() {
	a = Rint();
	b = Rint();
	int n = Rint();

	calc_fact();

	int64 ans = 0;
	FOR(i, 0, n) {
		if(isgood(a*i+b*(n-i))) {
			ans = (ans + C(i,n))%MOD;
		}
	}
	printf("%lld\n", ans);
}


二、根据递推公式 c[i]=c[i-1]*(n-i+1)/i ,先递推出所有C[n, i],因为这题n不会变,所以可以这样。同样要为 i 求逆元。

531ms

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<string>
#include<vector>
#include<map>
#include<algorithm>
using namespace std;
inline int Rint() { int x; scanf("%d", &x); return x; }
inline int max(int x, int y) { return (x>y)? x: y; }
inline int min(int x, int y) { return (x<y)? x: y; }
#define FOR(i, a, b) for(int i=(a); i<=(b); i++)
#define FORD(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)
#define REP(x) for(int i=0; i<(x); i++)
typedef long long int64;
#define INF (1<<30)
const double eps = 1e-8;
#define bug(s) cout<<#s<<"="<<s<<" "

// a,b,n
// 1 ≤ a < b ≤ 9, 1 ≤ n ≤ 10^6
#define MAXN 1000000
#define MOD 1000000007

int a, b;

int isgood(int x) {
	for(; x; x/=10) {
		if(x%10 != a && x%10 != b) {
			return 0;
		}
	}
	return 1;
}

void ext_gcd(int64 a, int64 b, int64& d, int64& x, int64& y)
{
	if(!b) { d = a; x = 1; y = 0; }
	else { ext_gcd(b, a%b, d, y, x); y-=x*(a/b); }
}

int64 inv_mod(int64 a)	// ix=1(mod n)
{
	int64 x, y, d;
	ext_gcd(a, MOD, d, x, y);
	while(x<0) { x+=MOD; }
	return x;
}

// int64 C(int k, int n) {
// 	return fact[n]*inv_mod(fact[k]*fact[n-k])%MOD;
// }

// #define MAXN 10000002
int64 c[MAXN+2];

int64 C(int64 n, int64 k)		//C n k			
{
	c[0] = 1;
	for(int64 i=1; i<=k; i++)
	{
		c[i] = c[i-1]*(n-i+1)%MOD*inv_mod(i) % MOD;
	}
	return c[k];
}

int main() {
	a = Rint();
	b = Rint();
	int n = Rint();

	// calc_fact();

	C(n, n);

	int64 ans = 0;
	FOR(i, 0, n) {
		if(isgood(a*i+b*(n-i))) {
			ans = (ans + c[i])%MOD;
		}
	}
	printf("%lld\n", ans);
}


另,感觉我的求逆元的代码是不是挫了点,好像以前写组合数学的题跑的时间都比别人久。。

数学推理现在完全记不起来了。。还有什么Lucas也不会。。T-T

该数据集通过合成方式拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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