hdu 3037 Saving Beans(组合数学)

本文介绍了一道经典组合数学问题 HDU3037 SavingBeans 的解题思路,通过隔板法结合 Lucas 定理解决大规模组合数计算问题。文章提供了一份完整的 C++ 实现代码。

hdu 3037 Saving Beans

题目大意:n个数,和不大于m的情况,结果模掉p,p保证为素数。

解题思路:隔板法,C(nn+m)多选的一块保证了n个数的和小于等于m。但是n,m很大,所以用到Lucas定理

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;
typedef long long ll;

ll n, m, p;

ll qPow (ll a, ll k) {
    ll ans = 1;

    while (k) {
        if (k&1)
            ans = (ans * a) % p;
        a = (a * a) % p;
        k /= 2;
    }
    return ans;
}

/*
long long qPow(long long a, long long k) {  
    if (k == 0) return 1;  
    if (k == 1) return a;  
    long long ans = qPow(a * a % p, k>>1);  
    if (k&1) ans = ans * a % p;
    return ans;  
}  
*/

ll C (ll a, ll b) {

    if (a < b)
        return 0;

    if (b > a - b)
        b = a - b;

    ll up = 1, down = 1;

    for (ll i = 0; i < b; i++) {
        up = up * (a-i) % p;
        down = down * (i+1) % p;
    }
    return up * qPow(down, p-2) % p;
}

ll lucas (ll a, ll b, ll p) {
    if (b == 0)
        return 1;
    return C(a%p, b%p) * lucas(a/p, b/p, p) % p;
}

int main () {
    int cas;
    scanf("%d", &cas);
    while (cas--) {
        scanf("%lld%lld%lld", &n, &m, &p);
        printf("%lld\n", lucas(n+m, m, p));
    }
    return 0;
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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