约定 C ( n , k ) C(n,k) C(n,k)表示 C n k C^k_n Cnk
方法一 最直接的
只适用于
n
≤
15
n\leq 15
n≤15的情况 没什么用 不多说了
C
n
k
=
n
!
k
!
×
(
n
−
k
)
!
C^k_n=\frac{n!}{k!\times (n-k)!}
Cnk=k!×(n−k)!n!
using ll = long long;
ll fact(int n){
ll ret=1;
for(int i=2;i<=n;i++) ret*=i;
return ret;
}
ll cc(int n,int k){
return fact(n)/fact(k)*fact(n-k);
}
方法二 递推约分
其实就是手算组合数的方法模拟
先上结论
using ll = long long;
ll combination(int n,int k){
k=min(k,n-k);
ll res=1;
for(int i=1;i<=k;i++){
res=res/i*(n-i+1);
}
return res;
}
时间复杂度 O ( k ) O(k) O(k),适用 n ≤ 1 0 9 , k ≤ 50 n\leq10^9,k\leq 50 n≤109,k≤50,不会溢出
推导:
首先
C
n
k
⇔
C
n
n
−
k
C^k_n \Leftrightarrow C^{n-k}_n
Cnk⇔Cnn−k所以k=min(k,n-k);
C
n
k
=
n
!
k
!
×
(
n
−
k
)
!
C_n^k=\frac{n!}{k!\times (n-k)!}
Cnk=k!×(n−k)!n!
直接乘会溢出
显然里面有很多可以约分的地方
先写出分子:
n
!
=
n
×
(
n
−
1
)
×
(
n
−
2
)
×
⋯
×
1
n! = n \times (n-1) \times (n-2) \times \dots \times 1
n!=n×(n−1)×(n−2)×⋯×1
再写出分母:
k
!
(
n
−
k
)
!
=
(
k
×
(
k
−
1
)
×
⋯
×
1
)
×
(
(
n
−
k
)
×
(
n
−
k
−
1
)
×
⋯
×
1
)
k!(n-k)! = (k \times (k-1) \times \dots \times 1) \times ((n-k) \times (n-k-1) \times \dots \times 1)
k!(n−k)!=(k×(k−1)×⋯×1)×((n−k)×(n−k−1)×⋯×1)
约去
(
n
−
k
)
×
(
n
−
k
−
1
)
×
⋯
×
1
(n-k) \times (n-k-1) \times \dots \times 1
(n−k)×(n−k−1)×⋯×1
得到分式:
C
n
k
=
n
×
(
n
−
1
)
×
⋯
×
(
n
−
k
+
1
)
k
×
(
k
−
1
)
×
⋯
×
1
C_n^k = \frac{n \times (n-1) \times \dots \times (n-k+1)}{k \times (k-1) \times \dots \times 1}
Cnk=k×(k−1)×⋯×1n×(n−1)×⋯×(n−k+1)
这样,我们 只需要计算 ( k ) 个数相乘,而不是整个 ( n! ),避免了大数溢出问题。
让分子从 ( n ) 递减 ( k ) 次,分母从 ( 1 ) 递增 ( k ) 次:
C
n
k
=
n
1
×
n
−
1
2
×
n
−
2
3
×
⋯
×
n
−
k
+
1
k
C_n^k= \frac{n}{1} \times \frac{n-1}{2} \times \frac{n-2}{3} \times \dots \times \frac{n-k+1}{k}
Cnk=1n×2n−1×3n−2×⋯×kn−k+1
数学上保证了每次乘进来一项 分母都能整除分子
每一项都是
n
−
i
+
1
i
\frac{n-i+1}{i}
in−i+1
for(int i=1;i<=k;i++){
res=res/i*(n-i+1);
}
先除后乘避免溢出
方法三 Pascal三角形预处理
适用情况
适用多次访问组合数的值
n
<
=
2000
,
k
<
=
n
n<=2000,k<=n
n<=2000,k<=n
空间复杂度
O
(
n
2
)
O(n^2)
O(n2),时间复杂度
O
(
n
2
)
O(n^2)
O(n2)
推导
dp思想
从n
个数中选k
个,分两种情况:
- 选n,那么情况数就是前n-1个数中选k-1个
- 不选n,情况数就是前n-1个数中选k个
状态转移方程就出来了:
dp[n][k]=dp[n-1][k-1]+dp[n-1][k];
边界:
dp[i][0]=1
从i
个数中选0
个 只有一种情况dp[i][i]=1
从i
个数中选i
个 只有一种情况
图示:
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1
每个数是它左上方和右上方两个数的和。
代码实现
using ll = long long;
const int N=1010;
ll c[N][N];
void init(){
for(int i=0;i<N;i++){
c[i][0]=c[i][i]=1;
for(int j=1;j<i;j++){
c[i][j]=c[i-1][j-1]+c[i-1][j];
}
}
}
目前只会这两个 等我学了Lucas+费马小定理再更新
下面是gpt写的
方法 4:使用 Lucas 定理(适用于大素数取模)
如果需要计算 模某个大素数 p p p 的组合数,可以使用 Lucas 定理。
当
C
(
n
,
k
)
C(n, k)
C(n,k) 需要 模一个素数
p
p
p,可以拆分计算:
C
(
n
,
k
)
m
o
d
p
=
C
(
n
/
p
,
k
/
p
)
×
C
(
n
%
p
,
k
%
p
)
m
o
d
p
C(n, k) \mod p = C(n / p, k / p) \times C(n \% p, k \% p) \mod p
C(n,k)modp=C(n/p,k/p)×C(n%p,k%p)modp
代码实现:
#include <iostream>
using namespace std;
const int P = 1e9 + 7;
// 快速幂计算 (x^y) % p
long long qpow(long long x, long long y, long long p) {
long long res = 1;
while (y) {
if (y & 1) res = res * x % p;
x = x * x % p;
y >>= 1;
}
return res;
}
// 计算 n! % p 以及逆元
long long fact[100005], invFact[100005];
void init(int p) {
fact[0] = 1;
for (int i = 1; i < p; i++) {
fact[i] = fact[i - 1] * i % p;
}
invFact[p - 1] = qpow(fact[p - 1], p - 2, p);
for (int i = p - 2; i >= 0; i--) {
invFact[i] = invFact[i + 1] * (i + 1) % p;
}
}
long long comb(int n, int k, int p) {
if (k > n) return 0;
return fact[n] * invFact[k] % p * invFact[n - k] % p;
}
// Lucas 定理
long long lucas(long long n, long long k, int p) {
if (k == 0) return 1;
return lucas(n / p, k / p, p) * comb(n % p, k % p, p) % p;
}
int main() {
init(P);
long long n = 1000000, k = 500000;
cout << "C(" << n << ", " << k << ") % " << P << " = " << lucas(n, k, P) << endl;
return 0;
}
适用场景:
✅
n
,
k
n,k
n,k 很大(如
1
0
18
10^{18}
1018) 但需要模一个素数
p
p
p(如
1
0
9
+
7
10^9+7
109+7)
✅ 递归分解,使得计算时间大幅减少