在python中模擬binominal coefficent（nCr）

出於好奇，我想知道是否有辦法通過python中的模擬解決二項係數。我嘗試了一下，但這些數字變得如此之快，以至於我無法解決這個問題，只能得到很少的數字。在python中模擬binominal coefficent（nCr）

我知道這question，但無法確定一個解決方案，只使用暴力解決係數。但我不得不承認，我不明白在那裏列出的所有實現。

這裏是我的幼稚的做法：

import random 
import numpy as np 
from math import factorial as fac 

# Calculating the reference with help of factorials 

def comb(n,k): 
    return fac(n) // fac(k) // fac(n-k) 

# trying a simple simulation with help of random.sample 

random.seed(42) 
n,k = 30,3 
n_sim = 100000 
samples = np.empty([n_sim,k], dtype=int) 


for i in range(n_sim): 
    x = random.sample(range(n),k) 
    samples[i] = sorted(x) 

u = np.unique(samples, axis=0) 

print(len(u)) 
print(comb(n,k))

有沒有可能爲大數字高效，快速做到這一點？

來源

2017-12-18 landge

的可能的複製[統計：在Python的組合（https://stackoverflow.com/questions/3025162/statistics-combinations-in-蟒蛇） – Gahan

我沒有得到你的代碼：8行建成「ü」，這是不使用... 加：函數梳定義在你的代碼是在我的電腦上快速，可以處理相當大的數字，即使這是一個相當模糊的定義... – Setop

我用這個，它非常高效地爲大量：

def nck(n, k): 
    if k < 0 or k > n: 
     return 0 
    if k == 0 or k == n: 
     return 1 
    k = min(k, n - k) # take advantage of symmetry 
    c = 1 
    for i in range(k): 
     c = c * (n - i) // (i + 1) 
    return c

來源

2017-12-18 10:33:51

這是神奇的，不是蠻力;-) – landge

它可能是神奇的，但使用timeit，它顯示比使用'fac'慢兩到三倍 – Setop

不適用於大數字它不是。嘗試： 'NCK（10 ** 6,50 * 10 ** 3）' VS '梳（10 ** 6,50 * 10 ** 3）' （我的電腦上4S VS 46S） –

在python中模擬binominal coefficent（nCr）

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