哪种是计算nCr的更好方法
方法1:
C(n,r)= n!/(nr)!r!
方法2:
在wilf的《组合算法》一书中,我发现了这一点: C(n,r)可以写成C(n-1,r) + C(n-1,r-1)
。
例如
C(7,4) = C(6,4) + C(6,3) = C(5,4) + C(5,3) + C(5,3) + C(5,2)
. .
. .
. .
. .
After solving
= C(4,4) + C(4,1) + 3*C(3,3) + 3*C(3,1) + 6*C(2,1) + 6*C(2,2)
如您所见,最终的解决方案不需要任何乘法。在每种形式C(n,r)中,n == r或r == 1。
这是我实现的示例代码:
int foo(int n,int r){
if(n==r) return 1;
if(r==1) return n;
return foo(n-1,r) + foo(n-1,r-1);
}
在此处查看输出。
在方法2中,存在重叠的子问题,我们在其中调用递归以再次解决相同的子问题。我们可以通过使用动态编程来避免这种情况。
我想知道哪种是计算C(n,r)的更好方法?
回答:
两种方法都可以节省时间,但是第一种非常容易发生整数溢出。
这种方法将在最短的时间内(最多在n/2
多次迭代中)生成结果,并且通过仔细地进行乘法运算可以减少溢出的可能性:
long long C(int n, int r) { if(r > n - r) r = n - r; // because C(n, r) == C(n, n - r)
long long ans = 1;
int i;
for(i = 1; i <= r; i++) {
ans *= n - r + i;
ans /= i;
}
return ans;
}
该代码将从较小的一端开始分子的乘法,并且由于任何k
连续整数的乘积k!
都可被整除,因此不会存在除数问题。但溢出的可能性仍然存在,另一个有用的技巧,可以划分n
- r + i并i
通过做乘法和除法(和之前的GCD 仍 可能发生溢出)。
通过这种方法,您实际上将建立Pascal的Triangle。动态方法比递归方法快得多(第一种是递归的,O(n^2)
而另一种是指数的)。但是,您还需要使用O(n^2)
内存。
# define MAX 100 // assuming we need first 100 rowslong long triangle[MAX + 1][MAX + 1];
void makeTriangle() {
int i, j;
// initialize the first row
triangle[0][0] = 1; // C(0, 0) = 1
for(i = 1; i < MAX; i++) {
triangle[i][0] = 1; // C(i, 0) = 1
for(j = 1; j <= i; j++) {
triangle[i][j] = triangle[i - 1][j - 1] + triangle[i - 1][j];
}
}
}
long long C(int n, int r) {
return triangle[n][r];
}
然后,你可以在任何查找C(n, r)
的O(1)
时间。
如果您需要一个特定的C(n,r)
(即不需要整个三角形),则可以O(n)
通过覆盖三角形的同一行(从上到下)来消耗内存。
# define MAX 100long long row[MAX + 1];
int C(int n, int r) {
int i, j;
// initialize by the first row
row[0] = 1; // this is the value of C(0, 0)
for(i = 1; i <= n; i++) {
for(j = i; j > 0; j--) {
// from the recurrence C(n, r) = C(n - 1, r - 1) + C(n - 1, r)
row[j] += row[j - 1];
}
}
return row[r];
}
内循环从头开始,以简化计算。如果从索引0开始,则需要另一个变量来存储要覆盖的值。
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