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 和
(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:
.
令 . 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 是
个连续整数。其中奇数的个数是
或
,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
)
在 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 和
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:
- 利用递推关系
展开,得到
.
- 利用恒等式
将公式右边的
项转化为求和形式:
.
- 将公式右边的
项转化为求和形式:
.
- 最终需要证明
.
- 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
中
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(
和
)处各有一个 1 阶极点。
对 进行部分分式分解,会得到形如:
其中
是
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
的
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
.
.
.
.
.
.
.
将 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
时
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
和
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。