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 + ii通过做乘法和除法(和之前的GCD 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 rows

long 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)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 100

long 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。

以上是 哪种是计算nCr的更好方法 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/413329.html

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