BZOJ 4870 HEOI 2017 组合数问题

Description

Input

第一行有四个整数 n, p, k, r,所有整数含义见问题描述。
1 ≤ n ≤ 10^9, 0 ≤ r < k ≤ 50, 2 ≤ p ≤ 2^30 − 1

Output

一行一个整数代表答案。

我也是很迷呢,这题如果用组合数公式+性质硬搞什么也搞不出来,然后就用组合数的实际意义好了,C(i,j)表示从i个物品中选出j个的方案数,那么原题就是从n*k个物品中选出modk=r个物品的方案数,f[i][j]表示前i个物品,选出j个(mod k)的方案数,那么f[i][j]=f[i-1][j]+f[i-1][(j-1+k)%k]然后矩阵快速幂优化。。。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,p,k,r;
 
 
struct matrix{
    long long ma[55][55];
    matrix(){
        memset(ma,0,sizeof ma);
    }
}f,tmp;
 
inline matrix operator * (matrix a,matrix b){
    matrix Ans;
    for(int i=0;i<k;i++)
        for(int j=0;j<k;j++){
            Ans.ma[i][j]=0;
            for(int o=0;o<k;o++)
                Ans.ma[i][j]=(Ans.ma[i][j]+a.ma[i][o]*b.ma[o][j])%p;
        }
    return Ans;
}
 
inline matrix operator ^ (matrix a,long long m){
    matrix Ans;
    for(int i=0;i<k;i++)Ans.ma[i][i]=1;
    for(;m;m>>=1,a=a*a)
        if(m&1)
            Ans=Ans*a;
    return Ans;
}
 
int main(){
    scanf("%d%d%d%d",&n,&p,&k,&r);
    long long w = (long long)n*k;
    f.ma[0][0]=1;
    for(int i=0;i<k;i++){
        tmp.ma[i][i]++;
        tmp.ma[i][(i-1+k)%k]++;
    }
    f=(tmp^w)*f;
    printf("%lld\n",f.ma[r][0]);
}




基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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