卢卡斯定理
Lucas 定理¶
Lucas 定理用于求解大组合数取模的问题,其中 p 必须为素数。正常的组合数运算可以通过递推公式求解(详见 排列组合 ),但当问题规模很大,而模数是一个不大的质数的时候,就不能简单地通过递推求解来得到答案,需要用到 Lucas 定理。
求解方式¶
Lucas 定理内容如下:对于质数 p ,有
观察上述表达式,可知 n\bmod p 和 m\bmod p 一定是小于 p 的数,可以直接求解, \displaystyle\binom{\left\lfloor n/p \right\rfloor}{\left\lfloor m/p\right\rfloor} 可以继续用 Lucas 定理求解。这也就要求 p 的范围不能够太大,一般在 10^5 左右。边界条件:当 m=0 的时候,返回 1 。
时间复杂度为 O(f(p) + g(n)\log n) ,其中 f(n) 为预处理组合数的复杂度, g(n) 为单次求组合数的复杂度。
代码实现¶
1 2 3 4 | long long Lucas(long long n, long long m, long long p) { if (m == 0) return 1; return (C(n % p, m % p, p) * Lucas(n / p, m / p, p)) % p; } |
Lucas 定理的证明¶
考虑 \displaystyle\binom{p}{n} \bmod p 的取值,注意到 \displaystyle\binom{p}{n} = \frac{p!}{n!(p-n)!} ,分子的质因子分解中 p 次项恰为 1 ,因此只有当 n = 0 或 n = p 的时候 n!(p-n)! 的质因子分解中含有 p ,因此 \displaystyle\binom{p}{n} \bmod p = [n = 0 \vee n = p] 。进而我们可以得出
注意过程中没有用到费马小定理,因此这一推导不仅适用于整数,亦适用于多项式。因此我们可以考虑二项式 f(x)=(ax^n + bx^m)^p \bmod p 的结果
考虑二项式 (1+x)^n \bmod p ,那么 \displaystyle\binom n m 就是求其在 x^m 次项的取值。使用上述引理,我们可以得到
注意前者只有在 p 的倍数位置才有取值,而后者最高次项为 n\bmod p \le p-1 ,因此这两部分的卷积在任何一个位置只有最多一种方式贡献取值,即在前者部分取 p 的倍数次项,后者部分取剩余项,即 \displaystyle\binom{n}{m}\bmod p = \binom{\left\lfloor n/p \right\rfloor}{\left\lfloor m/p\right\rfloor}\cdot\binom{n\bmod p}{m\bmod p}\bmod p 。
exLucas 定理¶
Lucas 定理中对于模数 p 要求必须为素数,那么对于 p 不是素数的情况,就需要用到 exLucas 定理。
求解方式¶
首先对于 p 进行质因数分解: p=p_{1}^{k_1}p_{2}^{k_2}\cdots p_{n}^{k_n} ,则如果可以求出每个 C_{n}^{m}\equiv a_i \pmod {p_{i}^{q_i}} ,那么对于同余方程组
使用中国剩余定理即可求出 C_{n}^{m} 的值。
但是可以发现 p_{i}^{q_i} 也不一定是素数,接下来介绍如何计算 C_{n}^{m}\bmod p^t 。
首先由求组合数的公式 C_{n}^{m}=\frac{n!}{m!(n-m)!} ,如果可以分别计算出 n!, m!, (n-m)! 在模 p^t 意义下的值,那么就可以得到答案。
以第一个式子为例,当 p=3,t=2,n=19 时,有:
可以看到后面一部分在模意义下相当于 (n/p)! ,于是可以递归进行计算。
前面一部分是以 p^t 为周期的,也就是 (1\cdot 2\cdot 4\cdot 5\cdot 7\cdot 8)\equiv (10\cdot 11\cdot 13\cdot 14\cdot 16\cdot 17)\ \pmod{3^2} ,所以只需要计算最后不满足一个周期的数是哪些就可以了(这个例子中就只要计算 19 )。显然,不满足一个周期的数的个数不超过 p^t 个。
代码实现¶
其中 int inverse(int x)
函数返回 x 在模 p 意义下的逆元。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 | LL CRT(int n, LL* a, LL* m) { LL M = 1, p = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) M = M * m[i]; for (int i = 1; i <= n; i++) { LL w = M / m[i], x, y; exgcd(w, m[i], x, y); p = (p + a[i] * w * x % mod) % mod; } return (p % mod + mod) % mod; } LL calc(LL n, LL x, LL P) { if (!n) return 1; LL s = 1; for (int i = 1; i <= P; i++) if (i % x) s = s * i % P; s = Pow(s, n / P, P); for (int i = n / P * P + 1; i <= n; i++) if (i % x) s = s * i % P; return s * calc(n / x, x, P) % P; } LL multilucas(LL m, LL n, LL x, LL P) { int cnt = 0; for (int i = m; i; i /= x) cnt += i / x; for (int i = n; i; i /= x) cnt -= i / x; for (int i = m - n; i; i /= x) cnt -= i / x; return Pow(x, cnt, P) % P * calc(m, x, P) % P * inverse(calc(n, x, P), P) % P * inverse(calc(m - n, x, P), P) % P; } LL exlucas(LL m, LL n, LL P) { int cnt = 0; LL p[20], a[20]; for (LL i = 2; i * i <= P; i++) { if (P % i == 0) { p[++cnt] = 1; while (P % i == 0) p[cnt] = p[cnt] * i, P /= i; a[cnt] = multilucas(m, n, i, p[cnt]); } } if (P > 1) p[++cnt] = P, a[cnt] = multilucas(m, n, P, P); return CRT(cnt, a, p); } |
习题¶
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