这个题目的官解比较抽象,我会对其做一个解释。实际上题目所求为p(N-1,3)下文以M代表N-1。这个p(n,k)即代表分拆数 https://oi-wiki.org/math/combinatorics/partition/#%E7%94%9F%E6%88%90%E5%87%BD%E6%95%B0 这个题解里面的公式我让gemini解释了一下来源,很复杂。 来尝试从递推关系 (对于 ) 来推导官方代码中使用的 公式。

我们有递推关系: 对于 . 已知 对于 ,即 . 所以,对于 ,我们有: .

我们可以展开这个递推关系: ...

我们一直展开,直到 的参数小于 3。. 设 , 其中 . 展开 次后,我们得到: . 由于 对于 ,我们有: , 其中 . 注意:这个公式对于 成立。当 时,,求和范围是空的,结果是 0,也正确。

所以,我们现在需要证明: .

. 我们需要证明: .

我们知道一个重要的恒等式:. 利用这个恒等式,我们可以写出: . . 所以,.

将这个代入要证明的等式右边: 右边 .

所以,问题转化为证明: .

这是一个关于带有步长的求和与连续求和之间的恒等式。这类恒等式通常比较难直接从基本代数推导。它们可能来源于更高级的组合恒等式、生成函数的性质,或者通过对特定类型的求和进行巧妙的变换。

例如,考虑恒等式 。 左边 .

右边 .

要证明等式成立,需要证明: .

移项整理: . .

所以,等价于证明: .

这里的 只有两个可能的值:0 (如果 是偶数) 或 0.5 (如果 是奇数)。 所以,等价于证明: 序列 中奇数的个数,等于序列 中奇数的个数。

序列 个连续整数。其中奇数的个数是 ,具体取决于 的奇偶性。

序列 是一个公差为 -3 的等差数列。 项的奇偶性取决于首项 的奇偶性以及公差 -3 的倍数 的奇偶性(即 的奇偶性)。

  • 如果 是偶数:项的奇偶性序列是 偶, 奇, 偶, 奇, ... (对应 )
  • 如果 是奇数:项的奇偶性序列是 奇, 偶, 奇, 偶, ... (对应 )

项中 ( 从 0 到 ):

  • 如果 是偶数,奇数项对应 为奇数。奇数 的个数是 .
  • 如果 是奇数,奇数项对应 为偶数。偶数 的个数是 .

所以,序列 中奇数的个数取决于 的奇偶性和 的奇偶性。

序列 中奇数的个数取决于 的奇偶性和 的奇偶性。

要证明两个奇数个数相等,需要更深入的分析 的关系。

例如,如果 , . . (奇数). (偶数). 序列 1 (步长 -3): . 首项奇数,奇偶性序列 奇, 偶, 奇, 偶, ... 项。奇数个数是 . 序列 2 (步长 +1): . 项。首项偶数,奇数个数是 . 在这个例子中,奇数个数相等。

如果 , . . (偶数). (奇数). 序列 1 (步长 -3): . 首项偶数,奇偶性序列 偶, 奇, 偶, 奇, ... 项。奇数个数是 . 序列 2 (步长 +1): . 项。首项奇数,奇数个数是 . 在这个例子中,奇数个数相等。

... 对所有 的情况进行分析,可以证明两个序列中奇数的个数总是相等的。

结论:

官方代码中的公式 是正确的。

它的推导过程是:

  1. 利用递推关系 展开,得到 .
  2. 利用恒等式 将公式右边的 项转化为求和形式:.
  3. 将公式右边的 项转化为求和形式:.
  4. 最终需要证明 .
  5. 通过分析 并证明 ,可以证明这个恒等式。这个证明依赖于两个序列中奇数个数的相等性,而奇数个数的相等性可以通过对 进行分类讨论来证明。

这个推导过程涉及对求和公式和取整函数性质的深入理解,比直接使用 公式要复杂得多。官方代码使用了这个特定的公式,可能是因为它在某些情况下计算更方便,或者来源于他们使用的特定数学库或参考资料。 我第一次把这个题目喂给gemini,他从另个方向得到了公式,我觉得这个更好理解,先贴代码。

#include <iostream>

long long power(long long base, long long exp, long long mod) {
    long long res = 1;
    base %= mod;
    while (exp > 0) {
        if (exp % 2 == 1) res = (res * base) % mod;
        base = (base * base) % mod;
        exp /= 2;
    }
    return res;
}

long long modInverse(long long n, long long mod) {
    return power(n, mod - 2, mod);
}

int main() {
    std::ios_base::sync_with_stdio(false);
    std::cin.tie(NULL);

    long long N;
    std::cin >> N;

    long long MOD = 1e9 + 7;

    // We need to calculate p(N-1, 3) mod MOD
    long long m = N - 1;

    // Calculate m mod MOD and m mod 6
    long long m_mod = (m % MOD + MOD) % MOD;
    long long m_mod_6 = (m % 6 + 6) % 6;

    // Calculate m^2 mod MOD
    long long m_sq_mod = (m_mod * m_mod) % MOD;

    // Determine the numerator based on m mod 6
    long long numerator;
    if (m_mod_6 == 0) {
        numerator = m_sq_mod;
    } else if (m_mod_6 == 1 || m_mod_6 == 5) {
        numerator = (m_sq_mod - 1 + MOD) % MOD;
    } else if (m_mod_6 == 2 || m_mod_6 == 4) {
        numerator = (m_sq_mod - 4 + MOD) % MOD;
    } else { // m_mod_6 == 3
        numerator = (m_sq_mod + 3) % MOD;
    }

    // Calculate the modular inverse of 12
    long long inv12 = modInverse(12, MOD);

    // Calculate the final result
    long long result = (numerator * inv12) % MOD;

    std::cout << result << std::endl;

    return 0;
}

然后对于这段代码,ai的解释如下。

2. 的公式 的来源

是将整数 分拆成恰好 3 个正整数的方法数。这个公式不是通过简单的组合论证直接得出的,它通常来源于更高级的数学工具,主要方法是使用生成函数

将整数 分拆成恰好 个正整数的方法数 是生成函数 项的系数。 对于 ,将整数 分拆成恰好 3 个正整数的生成函数是:

我们需要找到这个生成函数中 项的系数,即 。 这可以通过对生成函数进行部分分式分解来完成。 分母是 。 这个分母在 处有一个 3 阶极点,在 处有一个 1 阶极点,在 的两个复根()处各有一个 1 阶极点。

进行部分分式分解,会得到形如: 其中 的一个根。

每一项的生成函数形式都有对应的系数公式:

  • ,这是一个关于 次多项式。

通过计算部分分式系数(这是一个繁琐的代数过程),可以得到: . ... (需要更仔细处理) 实际上,更方便的是对 进行部分分式分解,然后找到 的系数。 令 . 那么 . . (这些系数是已知结果)

. .

将前三项合并: .

周期项 的值取决于

将所有项合并,并根据 进行分类,可以得到 的精确公式。 例如,当 时,.

我们需要的公式是 . 令 . . . . . . .

代入 的公式,并根据 确定 ,最终可以得到 关于 的公式。 例如,当 时,. (根据上面 的结果) . 这与 的公式 相符。

其他情况的推导也是类似的,将 代入 对应 的公式,化简后就会得到 的形式。

总结

  • 递推公式 是通过简单的组合论证(考虑最小部分是否为 1)得出的。
  • 的公式 是一个已知的闭合形式公式,它来源于生成函数 的系数提取。
  • 提取生成函数系数的方法包括部分分式分解,这会将生成函数分解为更简单的项,每一项的系数都有已知公式。
  • 由于分母在 处有 3 阶极点,导致系数中有一个关于 的 2 次多项式项。
  • 由于分母在 和复数根处有极点,导致系数中出现依赖于 的周期项,这些周期项结合起来使得公式依赖于
  • 通过将 代入 的精确公式,并进行代数化简,最终可以得到 的形式,其中 的值取决于

这个公式太复杂,鄙人还没来的及算,如果评论区有dalao有兴趣可以指正,感觉这个题目远超所有的middle难度。