母函数

来源:互联网 发布:矩阵求导matlab博客 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 11:20

这篇文章转自http://www.wutianqi.com/?p=596

在数学中,某个序列的母函数(Generating function,又称生成函数)是一种形式幂级数,其每一项的系数可以提供关于这个序列的信息。使用母函数解决问题的方法称为母函数方法

母函数可分为很多种,包括普通母函数指数母函数L级数贝尔级数狄利克雷级数。对每个序列都可以写出以上每个类型的一个母函数。构造母函数的目的一般是为了解决某个特定的问题,因此选用何种母函数视乎序列本身的特性和问题的类型。

 

这里先给出两句话,不懂的可以等看完这篇文章再回过头来看:

1.“把组合问题的加法法则和幂级数的乘幂对应起来”

2.“母函数的思想很简单 — 就是把离散数列和幂级数一 一对应起来,把离散数列间的相互结合关系对应成为幂级数间的运算关系,最后由幂级数形式来确定离散数列的构造. “

 

我们首先来看下这个多项式乘法:(注意这个式子很重要,关系到你能不能理解模板

母函数图(1)

由此可以看出:

1.x的系数是a1,a2,…an 的单个组合的全体。

2. x^2的系数是a1,a2,…a2的两个组合的全体。

………

n. x^n的系数是a1,a2,….an的n个组合的全体(只有1个)。

 

进一步得到:

母函数图(2)

 

母函数的定义

对于序列a0,a1,a2,…构造一函数:

母函数图(3)

称函数G(x)是序列a0,a1,a2,…的母函数。

 

这里先给出2个例子,等会再结合题目分析:

 

第一种:

有1克、2克、3克、4克的砝码各一枚,能称出哪几种重量?每种重量各有几种可能方案?

考虑用母函数来解决这个问题:

我们假设x表示砝码,x的指数表示砝码的重量,这样:

1个1克的砝码可以用函数1+1*x^1表示,

1个2克的砝码可以用函数1+1*x^2表示,

1个3克的砝码可以用函数1+1*x^3表示,

1个4克的砝码可以用函数1+1*x^4表示,

上面这四个式子懂吗?

我们拿1+x^2来说,前面已经说过,x表示砝码,x的指数表示砝码的重量!初始状态时,这里就是一个质量为2的砝码。

那么前面的1表示什么?按照上面的理解,1其实应该写为:1*x^0,即1代表重量为2的砝码数量为0个。

所以这里1+1*x^2 = 1*x^0 + 1*x^2,即表示2克的砝码有两种状态,不取或取,不取则为1*x^0,取则为1*x^2

 

不知道大家理解没,我们这里结合前面那句话:

把组合问题的加法法则和幂级数的乘幂对应起来

 

接着讨论上面的1+x^2,这里x前面的系数有什么意义?

这里的系数表示状态数(方案数)

1+x^2,也就是1*x^0 + 1*x^2,也就是上面说的不取2克砝码,此时有1种状态;或者取2克砝码,此时也有1种状态。(分析!)

 

所以,前面说的那句话的意义大家可以理解了吧?

几种砝码的组合可以称重的情况,可以用以上几个函数的乘积表示:

(1+x)(1+x^2)(1+x^3)(1+x^4)

=(1+x+x^2+x^4)(1+x^3+^4+x^7)

=1 + x + x^2 + 2*x^3 + 2*x^4 + 2*x^5 + 2*x^6 + 2*x^7 + x^8 + x^9 + x^10

从上面的函数知道:可称出从1克到10克,系数便是方案数。(!!!经典!!!)

例如右端有2^x^5 项,即称出5克的方案有2种:5=3+2=4+1;同样,6=1+2+3=4+2;10=1+2+3+4。

故称出6克的方案数有2种,称出10克的方案数有1种 。


接着上面,接下来是第二种情况:

 

第二种:

求用1分、2分、3分的邮票贴出不同数值的方案数:

大家把这种情况和第一种比较有何区别?第一种每种是一个,而这里每种是无限的。

母函数图(4)

 

以展开后的x^4为例,其系数为4,即4拆分成1、2、3之和的拆分方案数为4;

即 :4=1+1+1+1=1+1+2=1+3=2+2

 

这里再引出两个概念"整数拆分"和"拆分数":

所谓整数拆分即把整数分解成若干整数的和(相当于把n个无区别的球放到n个无标志的盒子,盒子允许空,也允许放多于一个球)。

整数拆分成若干整数的和,办法不一,不同拆分法的总数叫做拆分数

 

现在以上面的第二种情况每种种类个数无限为例,给出模板

#include <iostream>using namespace std;// Author: Tanky Woo// www.wutianqi.comconst int _max = 10001; // c1是保存各项质量砝码可以组合的数目// c2是中间量,保存没一次的情况int c1[_max], c2[_max];   int main(){//int n,i,j,k;int nNum;   // int i, j, k; while(cin >> nNum){for(i=0; i<=nNum; ++i)   // ---- ①{c1[i] = 1;c2[i] = 0;}for(i=2; i<=nNum; ++i)   // ----- ②{ for(j=0; j<=nNum; ++j)   // ----- ③for(k=0; k+j<=nNum; k+=i)  // ---- ④{c2[j+k] += c1[j];}for(j=0; j<=nNum; ++j)     // ---- ⑤{c1[j] = c2[j];c2[j] = 0;}}cout << c1[nNum] << endl;}return 0;}



我们来解释下上面标志的各个地方:(***********!!!重点!!!***********)

①  、首先对c1初始化,由第一个表达式(1+x+x^2+..x^n)初始化,把质量从0到n的所有砝码都初始化为1.

②  、 i从2到n遍历,这里i就是指第i个表达式,上面给出的第二种母函数关系式里,每一个括号括起来的就是一个表达式。

③、j 从0到n遍历,这里j就是(前面i個表达式累乘的表达式)里第j个变量,如(1+x)(1+x^2)(1+x^3),j先指示的是1和x的系数,i=2执行完之后变为

(1+x+x^2+x^3)(1+x^3),这时候j应该指示的是合并后的第一个括号的四个变量的系数。

④ 、 k表示的是第j个指数,所以k每次增i(因为第i个表达式的增量是i)。

⑤  、把c2的值赋给c1,而把c2初始化为0,因为c2每次是从一个表达式中开始的。

 其实代码就是电脑模拟人工计算,而且很有规则,是从第一个括号开始算起,先把第一个括号跟第二个括号相乘,然后这两个括号就合并了,然后又把第一个括号跟第二个括号相乘,知道n个括号全部被算出来( i 就代表第几个括号正在被合并 );我想大家肯定对m2[j + k] += m1[j]很疑惑,是的,我也在这卡了很久.我开始总以为这是什么公式,结果一直没想通,后来按一个括号一个括号合并老老实实用笔算才发现,j原来是代表大括号中的第j项,而k就代,大括号后面那个括号中的第k项( 其他结题报告可能把k叫做第i个括号中的第k项,那样虽然更书面,但是我觉得这样更好理解 ).为什么是k = k + i   呢?请听下面分解,因为大括号后面那个括号中每两项之间相差x^i,所以k每次都要加i,这样大括号中第j项乘的就全是后面那个括号中的,值赋给m2[j + k]是因为第j项,第k项相乘后就得到第j+k项,j+k<n就更好理解了,很明显下标不能超过n. [...]


咱们赶快趁热打铁,来几道题目:

(相应题目解析均在相应的代码里分析)

1.  题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1028

代码:http://www.wutianqi.com/?p=587

这题大家看看简单不?把上面的模板理解了,这题就是小Case!

看看这题:

2.  题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1398

代码:http://www.wutianqi.com/?p=590

要说和前一题的区别,就只需要改2个地方。 在i遍历表达式时(可以参考我的资料—《母函数详解》),把i<=nNum改成了i*i<=nNum,其次在k遍历指数时把k+=i变成了k+=i*i; Ok,说来说去还是套模板~~~

3.  题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1085

代码:http://www.wutianqi.com/?p=592

这题终于变化了一点,但是万变不离其中。

大家好好分析下,结合代码就会懂了。

4.  题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1171

代码:http://www.wutianqi.com/?p=594

还有一些题目,大家有时间自己做做:

HDOJ:1709,1028、1709、1085、1171、1398、2069、2152

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附:

1.在维基百科里讲到了普通母函數、指數母函數、L級數、貝爾級數和狄利克雷級數:

http://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%AF%8D%E5%87%BD%E6%95%B0

2.Matrix67大牛那有篇文章:什么是生成函数:

http://www.matrix67.com/blog/archives/120

3.大家可以看看杭电的ACM课件的母函数那篇,我这里的图片以及一些内容都引至那。


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