【组合计数】学习笔记

组合计数:组合数、二项式定理与反演
博主因模拟赛常考组合计数却不会推导而记录所学。介绍了组合数的杨辉三角、递推、降一公式;二项式定理及其逆用、两项为一、消掉i的应用;还提及二项式反演,引用Isonan说法,给出反演公式。

模拟赛天天考组合计数……我又不会推,看着一堆\(\sum\)无从下手。

这里记录一下学到的东西吧。

在换\(\sum\)的下标的时候要注意实际值

组合数

\(C_{n}^{k} = C_{n-1}^{k-1} + C_{n-1}^{k}\) (杨辉三角)

\(C_{n}^{k} = \dfrac{n-k+1}{k}C_{n}^{k-1}\) (递推)

\(C_{n}^{k} = \dfrac{n}{k} C_{n-1}^{k-1}\) (降一)

二项式定理

\((x+y)^n = \sum\limits_{i=0}^{n}C_n^i x^iy^{n-i}\) (二项式定理)

\(\sum\limits_{i=0}^{n}C_n^i x^iy^{n-i} = (x+y)^n\) (逆用)

\(\sum\limits_{i=0}^{n}C_n^i = \sum\limits_{i=0}^{n}C_n^i 1^i1^{n-i} = (1+1)^{n} = 2^n\) (两项为一)

\(\sum\limits_{i=0}^niC_n^i=\sum\limits_{i=1}^niC_{n-1}^{i-1}\dfrac{n}{i} = n\sum\limits_{i=1}^{n}C_{n-1}^{i-1}= n\sum\limits_{i=0}^{n-1}C_{n-1}^i =n2^{n-1}\) (消掉\(i\)

二项式反演

Isonan巨爷说:反演就是容斥

\(g_n = \sum\limits_{i=0}^n \begin{pmatrix}n\\i \end{pmatrix} f_i \Leftrightarrow f_n = \sum\limits_{i=0}^n \begin{pmatrix}n\\i \end{pmatrix} (-1)^{n-i}g_i\)

转载于:https://www.cnblogs.com/qixingzhi/p/11177622.html

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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