CF/其它 计数乱做

CF1515E Phoenix and Computers (2200)

最后一定是若干段全都手动打开的电脑,每一段中间有一台自动开启的电脑。

将 一台自动开启-一段手动开启 视作一整段,则长度为 \(l\) 的一段方案数是 \(2^{n-2}\)(先随意开启一台电脑,之后只能选择向左或向右拓展)。

写成生成函数后二项式展开即可,时间复杂度 \(O(n^2)\)(式子不见了)

CF1621G Weighted Increasing Subsequences (3200)

考虑对每一个元素 \(a_i\) 计算贡献。

\(x\) 为最后一个大于 \(a_i\)\(a\) 下标,则符合条件的上升序列可以分为两段:\([1,i]\) 中以 \(i\) 为结尾的上升子序列 及 \([i,x)\) 中以 \(i\) 为开头的上升子序列。

前者很好算,后者则是 \([i,n]\) 中以 \(i\) 为开头的上升子序列个数 减去 \([i,x]\) 中以 \(i\) 为开头,\(x\) 为结尾的上升子序列个数。

考虑枚举每一个 \(x\)。符合条件的 \(x\) 一定满足其等于后缀 \(\max\)。那么对应的 \(i\) 一定在这个 \(x\) 到下一个 \(x\) 之间,直接抽取出来做即可。

时间复杂度 \(O(n \log n)\)

P6944/LOJ3405 [ICPC2018 WF]Gem Island

洛谷这么有实力的吗

考虑最后每个人拿(增加)的绿宝石数量 \(a_i\),其概率为:

\[\dbinom{d}{a_1,a_2,\cdots,a_n}\dfrac{a_1!a_2!\cdots a_n!}{n(n+1)\cdots(d+n-1)}=\dfrac{1}{\dbinom{d+n-1}{n-1}} \]

所以只需要对 \(\{a\}\) 统计即可。

考虑一个不知道怎么想到的套路的 DP。设 \(f_{i,j}\) 表示将 \(i\) 有序拆分成 \(j\) 个非负整数的方案数,\(g_{i,j}\) 表示将 \(i\) 有序拆分成 \(j\) 个非负整数的前 \(r\) 大和。

枚举有 \(k\) 个数为正整数,并将它们减去 \(1\)。于是有:

\[f_{i,j}=\sum\limits_k \dbinom{j}{k} f_{i-k,k}=\dbinom{i+j-1}{i-1} \]

\[g_{i,j}=\sum\limits_k \dbinom{j}{k}(g_{i-k,k}+\min\{r,k\}f_{i-k,k}) \]

时间复杂度 \(O(nd^2)\)


我们发现根本就不想这么 DP,这种问题应该考虑容斥。

\(f_{i,j}\) 表示恰好有 \(i\) 个数大于等于 \(j\),则答案即为 \(\sum\limits_{i,j} \min\{i,r\} f_{i,j}\)

\(g_{i,j}\) 表示钦定有 \(i\) 个数大于等于 \(j\),则 \(g_{i,j}=\dbinom{n}{i}\dbinom{d-ij+n-1}{n-1}\)

\[g_{k,j}=\sum\limits_{i \geq k} \dbinom{i}{k} f_{i,j} \]

\[f_{k,j}=\sum\limits_{i \geq k} (-1)^{i-k} \dbinom{i}{k} g_{i,j}=\sum\limits_{i \geq k} (-1)^{i-k} \dbinom{i}{k} \dbinom{n}{i}\dbinom{d-ij+n-1}{n-1} \]

这里有 \(jk \leq d\)\(ij \leq d\),可以枚举 \(j\)\(O(\sum\limits_{i} \dfrac{d^2}{i^2})=O(d^2)\) 计算。


我不满意!还可以进行一些优化。

\[ANS=\sum\limits_k \min\{k,r\} \sum\limits_{i} (-1)^{i-k} \dbinom{i}{k} \dbinom{n}{i} \sum\limits_j \dbinom{d+n-ij-1}{n-1} \]

改为枚举 \(i\)

\[ANS=\sum\limits_{i} \dbinom{n}{i} \Big[\sum\limits_j \dbinom{d+n-ij-1}{n-1}\Big] \Big[\sum\limits_k (-1)^{i-k} \min\{k,r\} \dbinom{i}{k}\Big] \]

后面两部分分开预处理。

前面部分可以用狄利克雷后缀差分,时间复杂度 \(O(n \log\log n)\)

后面部分:

\[\sum\limits_{k=1}^d \min\{k,r\} (-1)^k \dbinom{i}{k}=\sum\limits_{k=1}^{\min\{d,r\}} k (-1)^k \dbinom{i}{k}+r\sum\limits_{k=r+1}^d (-1)^k \dbinom{i}{k} \]

\(t=\min\{d,r\}\),实际上是要算:

\[f_i=\sum\limits_{k=1}^t (-1)^k \dbinom{i}{k}=(-1)^t \dbinom{i-1}{t}-1 \]

\[g_i=\sum\limits_{k=1}^t k(-1)^k \dbinom{i}{k}=-i\Big[f_{i-1}+1-(-1)^t \dbinom{i-1}{t}\Big] \]

\[h_i=\sum\limits_{k=1}^d (-1)^k \dbinom{i}{k} \]

可以和答案一起算,时间复杂度 \(O(n)\)

总时间复杂度 \(O(n \log \log n)\)

CF1630E Expected Components (2900)

最大的问题是如何去重,直接用带权 Burnside 引理:

\[\sum\limits_x \dfrac{w_x}{|\overline x|}=\dfrac{1}{|G|} \sum\limits_g w_(X_g) \]

设有 \(d\) 循环节的权值之和为 \(f_d\),则答案为 \(\dfrac{1}{n} \sum\limits_{d} f_d \varphi(\dfrac{n}{d})\)

\(f_n\) 为例,由于要算的是和之和,对每种颜色分开计算。具体而言,将该颜色看作 \(1\),其它颜色看作 \(0\),最后再乘上其它颜色可重排即可。

枚举 \(1\) 恰有 \(t\) 段,但若直接插板怎样不重不漏仍然是个问题。

用常见套路,枚举旋转最小角度。注意 \(0\) 位置不一定是 \(1\),还要算 \(0\) 位置是 \(0\) 的情况。最后范德蒙德卷积即可做到 \(O(1)\)

设共有 \(q\) 种颜色,则枚举的 \(d\) 数量不超过 \(\gcd\{b_i\} \leq \min\{b_i\} \leq \lfloor \dfrac{n}{q} \rfloor\),总时间复杂度是 \(O(n)\)

XXI OpenCup Grand Prix of SPb J Justice For Everyone

先考虑没有两个人不能相等的限制怎么做。

\(d_i=b_i-a_i\)\(s=\dfrac{\sum d_i}{2}\)

\(n\) 元生成函数 \(F=\sum\limits_{1 \leq i < j \leq n} x_ix_j=\dfrac{1}{2}[(\sum x_i)^2-(\sum x_i^2)]\),则答案为 \([\prod x_i^{d_i}] F^s\)

大力展开:

\[\begin{aligned} Ans &=[\prod x_i^{d_i}] F^s\\ &=\dfrac{1}{2^s} [\prod x_i^{d_i}] [(\sum x_i)^2-(\sum x_i^2)]^s\\ &=\dfrac{1}{2^s} [\prod x_i^{d_i}] \sum\limits_{j=0}^s \dbinom{s}{j} (-1)^j (\sum x_i^2)^j (\sum x_i)^{2s-2j}\\ &=\dfrac{1}{2^s} \sum\limits_{\{e_i\}} \dbinom{s}{\sum e_i} (-1)^{\sum e_i} \dbinom{\sum e_i}{e_1,e_2,\cdots,e_n} \dbinom{\sum d_i-2\sum e_i}{d_1-2e_1,d_2-2e_2,\cdots,d_n-2e_n}\\ \end{aligned} \]

枚举 \(\{e_i\}\) 显然不现实,还是用生成函数做。对 \(d\)\(G_d=\sum\limits_{i=0}^{\lfloor d/2 \rfloor} \dfrac{1}{i! (d-2i)!}\),则答案为:

\[Ans=\dfrac{1}{2^s} \sum\limits_{t=0}^s \dbinom{s}{t} (-1)^{t} t! (2s-2t)! \]

回到原问题,该限制十分类似 LGV 引理的使用条件。将 \(G_{b_j-a_i}\) 填入矩阵,计算行列式即可得到答案。

多项式项数为 \(O(V^2)=20000\) 较大,可以代值算行列式再多项式快速插值,总时间复杂度 \(O(n^3V^2+V^2 \log^2 V)\)

PTZ Camp2022 C3 Inversions

对每个 \(t\) 暴力统计逆序对为 \(t\) 的排列数量。设 \(F_t(x)=\sum\limits_{i=0}^{t-1} x^i\)\(G(x)=\prod\limits_{t=1}^n F_t(x)\),答案即为 \(\sum\limits_{x=0}^{n(n-1)/2} i^k g_i\)

需要做 \(n\) 次值域为 \(n^2\)\(n\) 的卷积,时间复杂度 \(O(n^3)\)

下面假设计算期望。

如果 \(k=1\),就是个人人都会的经典问题:每对位置有 \(\dfrac{1}{2}\) 的概率产生一个逆序对,因此期望为 \(\dfrac{n(n-1)}{4}\)

因此原问题相当于选出 \(k\) 对位置,要求每对位置都是逆序对,显然可以分情况讨论得到对应概率。这些位置至多覆盖 \(2k\) 个点,故答案一定为关于 \(n\)\(2k\) 次多项式。然而由于点可以重复,情况数太多,无法直接计算。

同暴力算出 \(n=1 \sim 2k\) 时的答案,直接插值,时间复杂度 \(O(k^3)\),仍然无法接受。

考虑把 \(k\) 次幂用斯特林数拆成下降幂,要求即 \(\sum\limits_i i^{\underline{p}}g_i=G^{(p)}(1)\)

对于每个 \(F_t(x)\) 这个东西很好求。\(F_t^{(p)}(1)=\sum\limits_{i=p}^t i^{\underline{p}}=\dfrac{(t+1)^{\underline{p}}}{p+1}\)

由莱布尼茨公式,\(G\)\(p\) 次导可以通过对每个 \(F_t\) 写出指数型生成函数 \(P_t=\sum\limits_i F_t^{(i)} \dfrac{x^i}{i!}\) 卷积得到。

注意此时只需求 \(x^{2k}\) 以内的答案,于是时间复杂度变为 \(O(k^3)\)。使用 NTT 优化即可做到 \(O(k^2 \log k)\)

最后我们算的是期望,还要乘上 \(n!\) 得到原来的答案,打个表即可。

PTZ Camp2022 H7 Hundred Thousand Points

随机变量不能当离散变量考虑。

首先由于 \(\sum a_i >360\) 一定无解,所以 \(N\)\(O(M)\) 的。

容易发现 \(2 \sim n-1\) 的角一定被完全包含在上半平面或下半平面,可以对 \(1\)\(n\) 的情况分类讨论,然后背包处理。

考虑如何分配空位计算答案,设上半平面的角共有 \(num1\) 个,和为 \(val1\);下半平面的角共有 \(num2\) 个,和为 \(val2\),则分配空位的概率为:

\[\dfrac{(180-val1)^{num1}(180-val2)^{num2}}{num1!num2!} \]

(即先将角紧密排成一排,再在空位中插入 \(num\) 个断点分配给每个空隙)

  • \(1\)\(n\) 同样不跨越水平线。此时所有变量都可以一视同仁,直接 DP 记录 \(num\)\(val\) (本质是卷积)再计算答案即可。

  • \(1\) 跨越水平线,而 \(n\) 不跨越水平线。先对 \(2 \sim n\) DP,设 \(1\) 在上半平面的角度为 \(x\),则答案即为:

\[\dfrac{1}{num1!num2!} \int_{0}^{a_i} (180-val1-x)^{num1} (180-val2-a_1+x)^{num2} dx \]

\(n\) 跨越水平线,\(1\) 不跨越水平线的情况翻转同理。

  • \(1\)\(2\) 均跨越水平线。类似答案为:

\[\dfrac{1}{num1!num2!} \int_{0}^{a_1} \int_{0}^{a_n} (180-val1-x-y)^{num1} (180-val2-a_1-a_n+x+y)^{num2} dx dy \]

改为对 \(z=x+y\) 积分。不妨设 \(a_1 \leq a_n\),则 \(z\) 的贡献系数长这样:

综上,设 \(M=180\),卷积部分 \(O(M^3)\),积分统计答案 \(O(M^4)\)(听说可以 NTT 优化到 \(O(M^3 \log M)\))。

细节:积分时需要注意变量的上下界。

CF773E Special Positions (3300)

先把期望拆开,对每个位置算贡献。考虑第 \(i\) 个位置,设 \(m\) 个关键点到它的距离排序后为 \(d_1,\cdots,d_m\),则贡献为 \(\sum\limits_{i=1}^m \dfrac{d_i}{2^i}\)

然而由于 \(i\) 左右都有关键点,不方便排序,难以处理。

考虑不排序,直接计算 \(j\)\(i\) 的贡献。设 \(p_t\) 表示 \(t\) 是否为关键点,\(cnt_t=\sum\limits_{i=0}^t p_i\)\(pre_t=2^{cnt_t}\)

先考虑 \(j<i\) 的情况,贡献为 \(\sum\limits_{j<i} p_j(i-j) \dfrac{pre_{j-1}}{pre_{2i-j}}=i\sum\limits_{j<i} p_j \dfrac{pre_{j-1}}{pre_{2i-j}}-\sum\limits_{j<i} jp_j \dfrac{pre_{j-1}}{pre_{2i-j}}\),两边分别做。

如果没有 \(j<i\) 的限制就能直接卷积了。用 CDQ 分治(好像就是分治NTT),每次让左区间的点做 NTT 贡献右边即可。

\(j>i\) 的情况翻过来同理,注意 \(j\)\(2i-j\) 都是关键点时会算重,改为计算 \(\sum\limits_{j<i} p_j(i-j) \dfrac{pre_{j-1}}{pre_{2i-j-1}}\) 即可。

时间复杂度 \(O(n \log^2 n)\)

P8114 [Cnoi2021]六边形战士

Part 1

二分图完美匹配看起来难以处理……

一个奇特的想法:将所有灰边(非匹配边)割开,将每条匹配边分离开来,画一画:

十分的有立体感?不妨再把三种方向的菱形染成不同颜色:

事实上,原图的一种二分图完美匹配对应一种 \(a \times b \times c\) 的立方形堆叠。证明见

现在题目变成了立方体堆叠计数。这是经典问题,画出 \(1 \sim c\) 的轮廓线,限制仅是轮廓线不能互相穿过:

将第 \(i\) 条线的起点和终点都向右上平移 \(i\) 格,这样就变成了轮廓线不能相交。

考虑 LGV 引理,第 \(i\) 个起点到第 \(j\) 个终点的方案数为 \(\dbinom{a+b}{a+i-j}\)。因此答案为:

\[ANS=\det \Big(\dbinom{a+b}{a+i-j} \Big)_{i,j} \]


Part 2

把每一行拎出来提系数。第 \(i\) 行为 \(\dbinom{a+b}{a+i-1},\dbinom{a+b}{a+i-2},\cdots,\dbinom{a+b}{a+i-c}\),提出 \(\dfrac{(a+b)!}{(a+i-1)!(b+c-1)!}\) 就得到 \(\dfrac{(a+i-1)!}{(a+i-j)!} \dfrac{(b+c-i)!}{(b+j-j)!}=\prod\limits_{k=1}^{j-1} (a+i-k) \prod\limits_{k=j}^c (b+k-i)\)

\[\begin{aligned} ANS &=\Big(\prod\limits_{i=1}^c \dfrac{(a+b)!}{(a+i-1)!(b+c-i)!}\Big) \det \Big(\prod\limits_{k=1}^{j-1} (a+i-k) \prod\limits_{k=j}^c (b+k-i) \Big)_{i,j}\\ &=\prod\limits_{i=1}^c (-1)^{c-i} \Big(\prod\limits_{i=1}^c \dfrac{(a+b)!}{(a+i-1)!(b+c-i)!}\Big) \det \Big(\prod\limits_{k=2}^{j} (a+i-k+1) \prod\limits_{k=j}^c (i-b-k) \Big)_{i,j} \end{aligned} \]

套用题目给出的 Krattenthaler’s formula

\[\det \Big(\prod\limits_{k=2}^{j} (x_i+a_k) \prod\limits_{k=j+1}^n (x_i+b_k) \Big)_{i,j}=\prod\limits_{1 \leq i<j \leq n} (x_i-x_j) \prod\limits_{2 \leq i \leq j \leq n} (a_i-b_j) \]

\[ANS=(-1)^{c(c-1)/2} \Big(\prod\limits_{i=1}^c \dfrac{(a+b)!}{(a+i-1)!(b+c-i)!}\Big) \prod\limits_{1 \leq i<j \leq c} (i-j) \prod\limits_{2 \leq i \leq j \leq c} (a-i+b+j+1) \]

枚举 \(i-j\)

\[\begin{aligned} \prod\limits_{1 \leq i<j \leq c} (i-j)&=(-1)^{c(c-1)/2} \prod\limits_{1 \leq i<j \leq n} (j-i)\\ &=(-1)^{c(c-1)/2} \prod\limits_{t=1}^{c-1} t^{c-t}\\ &=(-1)^{c(c-1)/2} \prod\limits_{t=1}^{c-1} t!\\ \end{aligned} \]

\[\begin{aligned} \prod\limits_{2 \leq i \leq j \leq c} (a-i+b+j+1)&=\prod\limits_{t=0}^{c-2} (a+b+1+t)^{c-1-t}\\ &=\prod\limits_{t=1}^{c-1} (a+b+t)^{c-t}\\ &=\prod\limits_{t=1}^{c-1} (a+b+t)^{\underline{t}}\\ \end{aligned} \]

到这里已经可以 \(O(n)\) 计算了。

我不满意!

\[\begin{aligned} ANS&=\Big(\prod\limits_{i=1}^c \dfrac{(a+b)!}{(a+i-1)!(b+c-i)!}\Big) \prod\limits_{t=1}^{c-1} t! \prod\limits_{t=1}^{c-1} (a+b+t)^{\underline{t}}\\ &=\prod\limits_{i=1}^c \dfrac{1}{(a+i-1)!(b+c-i)!} \prod\limits_{t=1}^{c-1} t! \prod\limits_{t=1}^{c-1} (a+b+t)!\\ \end{aligned} \]

\(H(n)=\prod\limits_{i=0}^{n-1} i!\),就有:

\[ANS=\dfrac{H(a)H(b)H(c)}{H(a+b)H(b+c)H(c+a)H(a+b+c)} \]

总时间复杂度 \(O(n)\)

LOJ6215「美团 CodeM 决赛」bt

首先不得不考虑 \(u=v\) 的情况,即为二叉树叶子个数之和。简单推一推可得 \(\dbinom{2(n-1)}{n-1}\)

\(k\) 次幂难做,套路拆成下降幂及组合数:

\[l^k=\sum\limits_{i=0}^k i! S2(k,i) \dbinom{l}{i} \]

转而数其组合意义。相当于在 \(u\)\(v\) 的路径上特殊标记了 \(k\) 个点,再数方案数。

考虑大力设出生成函数,多加一维 \(y\) 表示标记个数。设 \(F_0,F_1,F_2\) 分别表示子树内包含 \(u,v\)\(0,1,2\) 个点的生成函数(为了方便,这里不计算 \(u,v,lca\) 的贡献,最后乘上 \(x^3(1+y)^3\) 即可)。有:

\[F_0=1+xF_0^2 \]

\[F_1=1+2x(y+1)F_0F_1 \]

\[F_2=F_1^2+2xF_0F_2 \]

大力解得:

\[F_0=\dfrac{1-\sqrt{1-4x}}{2x} \]

\[F_1=\dfrac{-1}{y-(y+1)\sqrt{1-4x}} \]

\[F_2=\dfrac{1}{\sqrt{1-4x}(y-(y+1)\sqrt{1-4x})^2} \]

\(t=\sqrt{1-4x}\),则 \(F_2=t^{-3}[1-(t^{-1}-1)y]^{-2}\)

先将 \(F_2\) 暴力展开成关于 \(y\)\(t^{-1}\) 的二元多项式,再考虑 \([x^n]t^{-k}=[x^n](1-4x)^{-k/2}=[x^n] \sum\limits_i \dbinom{-k/2}{i} (-4)^i=\dbinom{-k/2}{n} (-4)^n\)

至于一半组合数,暴力展开或者参考 \(x^{\underline k} (x-1/2)^{\underline k}=\dfrac{(2x)^{\underline {2k}} }{2^{2x}}\),同样 \(O(1)\) 计算。

总时间复杂度 \(O(n+m^2)\)

LOJ3626「2021 集训队互测」愚蠢的在线法官

显然若有重复的 \(A_i\),则有两列完全相同,行列式为 \(0\)

否则,由于交换 \(A_i\)\(A_j\) 对行列式无影响,我们不关心 \(\{A_i\}\) 的顺序。为了方便,假设 \(A_i\) 是按 dfs 序排列的。

树的结构十分适合递归,考虑递归划分矩阵。

下面记两个子树对应的子矩阵中元素分别记为 \(A\)\(B\),减去 \(w_u\) 后的元素分别记为 \(A'\)\(B'\)

\(u\)\(A\) 中出现了,则矩阵大概长成这样:

\[\left [ \begin{matrix} w_u & w_u & \cdots & w_u & w_u & \cdots & w_u\\ w_u & A & \cdots & A & w_u & \cdots & w_u\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ w_u & A & \cdots & A & w_u & \cdots & w_u\\ w_u & w_u & \cdots & w_u & B & \cdots & B\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ w_u & w_u & \cdots & w_u & B & \cdots & B\\ \end{matrix} \right ] \]

用第一行消元,变为:

\[\left [ \begin{matrix} w_u & w_u & \cdots & w_u & w_u & \cdots & w_u\\ 0 & A' & \cdots & A' & 0 & \cdots & 0\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ 0 & A' & \cdots & A' & 0 & \cdots & 0\\ 0 & 0 & \cdots & 0 & B' & \cdots & B'\\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\ 0 & 0 & \cdots & 0 & B' & \cdots & B'\\ \end{matrix} \right ] \]

注意到该矩阵的行列式即为 \(w_u\) 乘上 \(\{1\}\) 的主子行列式。

\(u\) 没有出现,手动将矩阵内每个元素减去 \(w_u\) 可以得到相同的形式。

问题变为如何快速计算某矩阵 \(M\) 内每个元素同时加上 \(x\) 后的行列式。有结论:设其为关于 \(x\) 的函数 \(f(x)\),则 \(f(x)=ax+b\)。其中 \(b=\det(M)\)\(a\)\(M\) 的所有代数余子式之和。

详细推导如下:

\[\begin{aligned} \det(M') &= \sum\limits_{P} (-1)^{\sigma(P)} \prod\limits_i (M_{i,P_i}+x)\\ &=\sum\limits_{S \subseteq [n]} x^{|S|} \sum\limits_{P} (-1)^{\sigma(P)} \prod\limits_{i \notin S} M_{i,P_i}\\ \end{aligned} \]

\(|S| \geq 2\) 时,交换 \(P\) 中不在 \(S\) 中的两个元素,贡献会抵消。只考虑 \(|S|=0 / 1\) 的情况。

\[\det(M')=det(M)+x\sum\limits_{t=1}^n \sum\limits_{P} (-1)^{\sigma(P)} \prod\limits_{i \neq t} M_{i,P_i} \]

后面的系数即为 \(M\) 的所有代数余子式之和。

因此 DP 记录 \(f_u=a\)\(g_u=b\)。具体过程为:设递归到该层时所有元素已减去 \(del\),先将子矩阵中的元素减去 \(w_u-del\) 递归得到 DP 值,再合并,最后加回减去的 \(w_u-del\)

转移时行列式直接相乘。考虑代数余子式,若选在两个子矩形以外的位置,则贡献为 \(0\)。否则为其中一个子矩阵的行列式乘上另一个子矩阵的代数余子式

\(g_u \leftarrow f_ug_v+f_vg_u\)\(f_u \leftarrow f_uf_v\)

总时间复杂度 \(O(n)\)。叶节点需要特判,有些细节。

LOJ3395「2020-2021 集训队作业」Yet Another Permutation Problem

与 ARC134F 也太像了吧

考虑如何判断一个排列能否在 \(k\) 次操作内得到。显然充要条件为 存在连续 \(n-k\) 个单调递增的数

容斥,计算所有极长单调递增连续段长度都小于 \(p=n-k-1\) 的排列个数。

后面的限制是简单的,可以直接对段长设生成函数 \(F=\sum\limits_{i=0}^p x^i=\dfrac{1-x^{p+1}}{1-x}\) 并卷积;然而极长连续段的限制难以处理(直接卷会算重)。

使用同 ARC134F Flipping Coins 的方法,给每个长度赋一个新的权组成生成函数 \(A\),并使 \(A\) 任意组合后正好为 \(F\)

\[\dfrac{1}{1-A}=F \]

\[A=1-\dfrac{1}{F} \]

于是答案就是 \(n![x^n] \dfrac{1}{1-\hat A}\)。暴力实现 \(O(n^3)\)

注意到 \(\dfrac{1}{F}=\dfrac{1-x}{1-x^{p+1}}=\sum\limits_d (1-x)x^{d(p+1)}\) 只有 \(O(\lfloor \dfrac{n}{p} \rfloor)\) 项,因而对 \(F\) 求逆的复杂度为 \(O(n \lfloor \dfrac{n}{p} \rfloor)\)。可以接受。

总时间复杂度 \(O(n^2 \ln n)\)

2021ICPC 上海站 (GYM103446) B Strange Permutations

\(i\)\(P_i\) 连边,合法的 \(Q\) 即不存在相邻的两个数 \(Q_i\)\(Q_{i+1}\) 相连。

大力对边容斥,若钦定了 \(k\) 条边必须在 \(Q\) 中相邻,则对应方案数为 \((n-k)!\)(每一条边相当于把两个位置合并)。

接下来只需要对每个 \(k\) 算出钦定 \(k\) 条边的方案数。对每个环,设其长为 \(l\),则写出生成函数 \(F=(1+x)^l-x^l\),将所有 \(F\) 卷起来即可得到答案。

使用分治乘,时间复杂度 \(O(n \log^2 n)\)

2021CCPC 广州站 (GYM103415) K Magus Night

意识到 \(\text{lcm} \geq p\) 十分的怪异(因为 \(\text{lcm}\) 可以非常大) ,于是考虑容斥,计算 \(\gcd \leq q\) 的方案减去 \(\gcd \leq q \wedge \text{lcm} < p\) 的方案。

第一个问题非常好算。设 \(f_d\) 表示 \(\gcd =d\) 的方案,\(g_d\) 表示钦定每个数都被 \(d\) 整除的方案。则:

\[g_d=\sum\limits_{i \mid d} f_i \]

可以莫比乌斯反演得到 \(f_d=\sum\limits_{i \mid d} \mu(\dfrac{d}{i}) g_i\)

第二个问题用同样的方法,现在需要对每个 \(d\) 求出每个数都被 \(d\) 整除且 \(\text{lcm} < p\) 的方案,即任意选数 \(\text{lcm} \leq \lfloor \dfrac{p-1}{d} \rfloor\) 的方案。

再套容斥,设 \(p_d\) 表示 \(\text{lcm}=d\) 的方案,\(q_d\) 为钦定每个数都整除 \(d\) 的方案(可以通过算约数和处理)。则:

\[q_d=\sum\limits_{d \mid i} p_i \]

可以用倍数莫比乌斯反演得到 \(p_d=\sum\limits_{d \mid i} \mu(\dfrac{i}{d}) q_i\)

总时间复杂度 \(O(m (\ln m+\log n))\)

LOJ3393「2020-2021 集训队作业」Game on Tree

\(u\) 子树内叶子节点集合为 \(L_u\),到 \(1\) 号点深度为偶数的非叶节点集合为 \(A_u\),深度为奇数的非叶节点集合为 \(B_u\)

考虑 DP。设 \(f_{u,i,j}\) 表示 \(u\) 的子树合法,Alice 的最优值为 \(i\) 且 Bob 的最优值为 \(j\) 的方案数。\(x_{u,i}\) 表示 \(u\) 的子树中 Alice 的最优值不超过 \(i\) 的方案数;\(y_{u,i}\) 表示 \(u\) 的子树中 Bob 的最优值不超过 \(i\) 的方案数。

考虑转移,不妨设 \(u \in A\)\(l\)\(r\) 分别表示左右儿子,考虑 Alice 选择接在哪边,则有:

\[f_{u,i,j}=f_{l,i,j}x_{r,i}+f_{r,i,j}x_{l,i} \]

\[x_{u,i}=2x_{l,i}x_{r,i} \]

\[y_{u,i}=2^{|A_r|+|B_r|}k^{2|L_r|}y_{l,i}+2^{|A_l|+|B_l|}k^{2|L_l|}y_{r,i} \]

注意到 \(x\)\(y\) 似乎关联性不大。考虑做一些变换使 \(x\)\(y\) 独立。

朴素的想法是令 \(x'_{u,i}=x_{u,i}/(2^{|A_u|+|B_u|}k^{2|L_u|}i)\)\(y'_{u,i}=y_{u,i}/(2^{|A_u|+|B_u|}k^{2|L_u|}i)\),然而带入第三个式子后会出现 \(/2\)(因为 \(A_u=A_l+A_r+1\)),模数不为质数难以处理。

\(A\)\(B\) 分开在 \(x\)\(y\)。令 \(x'_{u,i}=x_{u,i}/(2^{|A_u|}k^{|L_u|}i)\)\(y'_{u,i}=y_{u,i}/(2^{|B_u|}k^{|L_u|}i)\),则递推式变为:

\[f_{u,i,j}=2^{|A_r|}k^{2|L_r|}f_{l,i,j}x'_{r,i}+2^{|A_l|}k^{2|L_l|}f_{r,i,j}x'_{l,i} \]

\[x'_{u,i}=ix'_{l,i}x'_{r,i} \]

\[y'_{u,i}=2^{|A_r|}k^{|L_r|}y'_{l,i}+2^{|A_l|}k^{|L_l|}y'_{r,i} \]

这时发现 \(f_{u,i,j}=x_{u,i}y_{u,j}\),边界条件为 \(x_{leaf,i}=y_{leaf,i}=1\),答案即为 \((\sum x_{u,i})(\sum y_{u,i})\)

视多项式 \(F_u(x)\) 满足 \(F_u(i)=x_{u,i}\)。由于上述转移过程中每次只会使多项式系数 \(+1\),所有节点系数的多项式至多为 \(n-1\)。可以 \(O(n^2)\) 处理 \(0 \sim n\) 的点值,再用拉格朗日插值得到答案。

具体而言,考虑拉格朗日插值公式:

\[F(x)=\sum\limits_{i=0}^n y_i \prod\limits_{j \neq i} \dfrac{x-x_j}{x_i-x_j} \]

预处理出 \(l_i(k)=\prod\limits_{j \neq i} \dfrac{k-x_j}{x_i-x_j}\),每个询问带入求值即可。然而模数不是质数,无法取逆。

注意到拉格朗日基本多项式 \(l_i(x)\)\(i\) 处为 \(1\),在 \([0,n] \setminus \{i\}\) 处为 \(0\),故其为整值多项式,一定可以表示为 \(\sum\limits_{t=0}^n c_t \dbinom{x}{t} (c_t \in \Z)\) 的形式。

有:

\[y_p=\sum\limits_{t=0}^p c_t \dbinom{p}{t}=[p=i] \]

\[c_p=\sum\limits_{t=0}^p (-1)^{p-t} y_t \dbinom{p}{t}=(-1)^{p-i} \dbinom{p}{i} \]

\[l_i(k)=\sum\limits_{t=i}^n (-1)^{t-i} \dbinom{t}{i} \dbinom{k}{t} \]

只要处理出 \(\dbinom{k}{t}\) 即可。

不断将组合数乘上 \(k-i+1\),再除掉 \(i\),运算过程不会出现分数。故将一个数分成两部分:其含 \(p\) 的质因数的指数 及 与 \(p\) 互质的部分,即可通过欧拉定理求逆。

时间复杂度 \(O(n^2)\)

LOJ3630「2021 集训队互测」Imbalance

记前缀和为 \(\{s_i\}\)。考虑 \(\{s_i-s_{i-k}\}\),其为连续变化的(即差值在 \([-1,1]\) 间),故要么所有 \(s_i-s_{i-k}<\dfrac{k}{2}\),要么所有 \(s_i-s_{i-k}>\dfrac{k}{2}\)。不妨考虑第一种情况,第二种情况反转同理。

将所有第 \(i\) 个点画到第 \(i \bmod k\) 个位置上,会形成 \(\lfloor \dfrac{n}{k} \rfloor\) 条折线。再将第 \(t\) 条折线向下平移 \(t \cdot \dfrac{k}{2}\)(即对应 \((i \bmod k,s_i-\lfloor \dfrac{i}{k} \rfloor \dfrac{k}{2})\)),则原条件转化为 \(\lfloor \dfrac{n}{k} \rfloor\) 条折线两两不交。

...

CF1654H Three Minimums (3500)

标记记号 \(check[i,<]=[i>m \vee s_i='<']\)\(check[i,<]=[i>m \vee s_i='>']\)

考虑一个序列是否是好的:

  • \(1\) 不在两端,设 \(p_i=1\),则 \(p[1:n]\) 合法当且仅当 \(p[1:i]\)\(p[i:n]\) 合法;

  • \(1\) 在两端(不妨设 \(p_1=1\)):

    • \(2\) 不在另一端,设 \(p_j=2\),则 \(p[1:n]\) 合法当且仅当 \(p[1:j]\)\(p[j:n]\) 合法。

    • 否则 \(p_n=2\),则 \(p[1:n]\) 合法当且仅当 「\(p_2=3\)\(p[2:n]\) 是好的」 或者 「\(p_{n-1}=3\)\(p[1:n-1]\) 是好的」。

于是设计一个区间 DP。设 \(a_{**}(l,r),a_{1*}(l,r),a_{*1}(l,r),a_{12}(l,r),a_{21}(l,r)\) 分别表示对于区间 \((l,r)\),满足给定条件的「区间两端无限制」,「区间左端点为最小值」,「区间右端点为最小值」,「区间左端点为最小值,右端点为次小值」,「区间左端点为次小值,右端点为最小值」的方案数。于是有:

\[a_{**}(l,r)=\sum\limits_{i=l}^r a_{*1}(l,i) a_{1*}(i,r) \dbinom{r-l}{i-l} \]

\[a_{1*}(t,t)=1,a_{1*}(l,r)=\sum\limits_{i=l+1}^r a_{12}(l,i) a_{1*}(i,r) \dbinom{r-l-1}{i-l-1} \]

\[a_{*1}(t,t)=1,a_{*1}(l,r)=\sum\limits_{i=l}^{r-1} a_{*1}(l,i) a_{21}(i,r) \dbinom{r-l-1}{i-l} \]

\[a_{12}(t,t+1)=check[t,<],a_{12}(t,t+2)=check[t,<]check[t+1,>],a_{12}(l,r)=check[l,<]a_{21}(l+1,r)+check[r-1,>]a_{12}(l,r-1) \]

\[a_{21}(t,t+1)=check[t,>],a_{21}(t,t+2)=check[t,<]check[t+1,>],a_{21}(l,r)=check[l,<]a_{21}(l+1,r)+check[r-1,>]a_{12}(l,r-1) \]

暴力做时间复杂度 \(O(n^3)\),无法接受。


答案为 \(a_{**}(1,n)\),故要对所有 \(k \in [k,n]\) 计算出 \(a_{*1}(1,k)\)\(a_{1*}(k,n)\)

Part 1:\(a_{*1}(1,k)\)

DP 式为 \(a_{*1}(1,1)=1\)\(a_{*1}(1,k)=\sum\limits_{i=1}^{k-1} a_{*1}(1,i) a_{21}(i,k) \dbinom{k-2}{i-1}\)

观察到给左右两边的 \(a_{*1}\) 同乘阶乘会使形式简化许多。设 \(a_{*1}(1,k)=(k-1)!x_{k-1},x_0=1\),则有:

\[(k-1)!x_{k-1}=\sum\limits_{i=1}^{k-1} (i-1)!x_{i-1} a_{21}(i,k) \dfrac{(k-2)!}{(i-1)!(k-i-1)!} \]

\[(k-1)x_{k-1}=\sum\limits_{i=1}^{k-1} x_{i-1} a_{21}(i,k) \dfrac{1}{(k-i-1)!} \]

\[k x_k=\sum\limits_{i=1}^k x_{i-1} a_{21}(i,k+1) \dfrac{1}{(k-i)!} \]

\[k x_k=\sum\limits_{i=0}^{k-1} x_i \dfrac{a_{21}(i+1,k+1)}{(k-i-1)!} \]

这个形式很好看,但是 \(a_{21}(i+1,k+1)\) 有两个变量而难以处理。

注意到限制只在前 \(m\) 位处,故对于 \(l>m\) 的状态,其 DP 值只与长度 \(r-l+1\) 有关。设 \(b_{??}(k)=a_{??}(m+1,m+k)\)。上式就可以改写为:

\[k x_k=\sum\limits_{i=0}^{k-1} x_i \dfrac{b_{21}(k-i+1)}{(k-i-1)!}+\sum\limits_{i=0}^{\min(k-1,m-1)} x_i \dfrac{a_{21}(i+1,k+1)-b_{21}(k-i+1)}{(k-i-1)!} \]

\(u_i=\dfrac{b_{21}(i+2)}{i!}\)\(v_{k-1}=\sum\limits_{i=0}^{\min(k-1,m-1)} x_i \dfrac{a_{21}(i+1,k+1)-b_{21}(k-i+1)}{(k-i-1)!}\)。则:

\[k x_k=v_{k-1}+\sum\limits_{i=0}^{k-1} x_i u_{k-i-1} \]

写成生成函数就是 \(X'=V+UX\),解这个微分方程得到 \(X=\exp(\int U)\Big[1+\int \Big( V \exp(-\int U) \Big) \Big]\)

注意到 \(b_{21}(k)=2^{k-2}+[k=1]\),对所有 \(l \in [1,m+1]\)\(r \in (l,n]\) 暴力 DP 出 \(a_{21}(l,r)\) 即可得到 \(b_{21}(k)\),再对所有 \(t \in [1,m]\) 暴力 DP 得到 \(x_t\),即可计算 \(U\)\(V\)

Part 2:\(a_{1*}(k,n)\)

注意到 \(k>m\)\(a_{1*}(k,n)=b_{1*}(n-k+1)\),考虑先求出 \(b_{1*}(k)\),求出后可对 \(k \in [1,m]\) 暴力 DP 出 \(a_{1*}(k,n)\)

DP 式为 \(a_{1*}(n,n)=1,a_{1*}(k,n)=\sum\limits_{i=k+1}^n a_{12}(k,i) a_{1*}(i,n) \dbinom{n-k-1}{i-k-1}\),即:

\[b_{1*}(k)=\sum\limits_{i=2}^{k} b_{12}(i) b_{1*}(k-i+1) \dbinom{k-2}{i-2}=\sum\limits_{i=1}^{k-1} b_{1*}(i) b_{12}(k-i+1) \dbinom{k-2}{i-1} \]

\(b_{1*}(k)=(k-1)!y_{k-1}\),代入:

\[(k-1)! y_{k-1}=\sum\limits_{i=1}^{k-1} (i-1)! y_{i-1} b_{12}(k-i+1) \dfrac{(k-2)!}{(i-1)!(k-i-1)!} \]

\[(k-1) y_{k-1}=\sum\limits_{i=1}^{k-1} y_{i-1} \dfrac{b_{12}(k-i+1)}{(k-i-1)!} \]

\[k y_k=\sum\limits_{i=1}^{k} y_{i-1} \dfrac{b_{12}(k-i+2)}{(k-i)!} \]

\[k y_k=\sum\limits_{i=0}^{k-1} y_{i} \dfrac{b_{12}(k-i+1)}{(k-i-1)!}=\sum\limits_{i=0}^{k-1} y_{i} u_{k-i-1} \]

于是有 \(Y'=UY\),解得 \(Y=\exp(\int U)\)

总时间复杂度 \(O(n(\log n+m))\)

CF1616H Keep XOR Low (3000)

小于等于不好算,改为小于 \(x+1\)。首先处理出 \(x\) 的最高位,显然不能选两个高位不同的 \(a_i\),故将所有 \(a_i\) 按高位分类。

对所有 \(a_i\) 建出字典树,设 \(siz_u\) 表示 \(u\) 节点子树内的 \(a_i\) 个数。下面设 \(u_1=ls(u)\)\(u_2=rs(u)\)

考虑递推,设 \(f_{u,v}\) 表示 选出 \(u\) 子树内一些数(不能不选)并选出 \(v\) 子树内一些数(不能不选)组成的合法答案数量,则:

\[f_{u,v}=f_{u_1,v_1}+f_{u_2,v_2},x_{dep_u}=0 \]

\[f_{u,v}=f_{u_1,v_2}f_{u_2,v_1}+f_{u_2,v_1}(2^{siz_{u_1}}+2^{siz_{v_2}}-1)+f_{u_1,v_2}(2^{siz_{u_2}}+2^{siz_{u_1}}-1)+(2^{siz_{u_1}}-1)(2^{siz_{v_1}}-1)+(2^{siz_{u_2}}-1)(2^{siz_{v_2}}-1),x_{dep_u}=1 \]

容易发现一个 \(u\) 对应的 \(v\) 是唯一的,故状态数量与节点数量同阶。

时间复杂度 \(O(n \log a_i)\)

CF1119H Triple (3200)

鸽了好久没写,已经被问过3遍了

\[[x^S]\prod_{t=1}^n \Big(\sum\limits_{i=1}^k p_i x^{a_{t,i}} \Big) \]

暴力即对每一层做 FWT,再点积起来做 IFWT。

考虑到只有 \(k\) 种值,故 IFWT 后也只有 \(2^k\) 种值。只要算出每个位置上每种值的层数,就能得到答案。

下面定义一种新变换 \(\otimes\)\(S\)\(T\) 的贡献系数为 \(S \otimes T=|S \cap T| \bmod 2\)

\(f_{mask,S}\) 表示 \(S\) 中的元素恰好贡献到 \(mask\) 的层数,即:

  • \[\forall i \in S,a_{t,i} \otimes mask=1 \]

  • \[\forall i \notin S,a_{t,i} \otimes mask=0 \]

再设 \(g_{mask,S}\) 表示满足 \((\oplus_{i \in S} a_{t,i}) \otimes mask=1\) 的层数。容易通过 FWT 得到,该部分复杂度 \(O(m2^{m+k})\)

考虑 \(g_S\) 会被哪些 \(f_T\) 统计到。由 \((\oplus_{i \in S} a_{t,i}) \otimes mask=1\)

\[[(\oplus_{i \in S \cap T} a_{t,i}) \otimes mask] \oplus [(\oplus_{i \in S \setminus T} a_{t,i}) \otimes mask]=1 \]

\[(\oplus_{i \in S \cap T} a_{t,i}) \otimes mask=1 \]

\[|S \cap T| \bmod 2=1 \]

\[S \otimes T=1 \]

故对 \(F\)\(\otimes\) 变换即得到 \(G\),对 \(G\)\(\otimes\) 逆变换即得到 \(F\)。该部分复杂度 \(O(k2^{m+k})\)

容易发现 \(\otimes\) 变换与 FWTxor 变换是线性关系,故将 \(\otimes\) 变换替换为 FWTxor 变换是等价的。

总时间复杂度 \(O(n2^k+(m+k)2^{m+k})\)

PTZ Camp2022 B6 Gachapon | PR#3 抽卡

直接 DP。考虑计算 \(t\) 的答案,设 \(f_{i,j}\) 表示 \(i\) 级合法抽卡抽出的卡等级不超过 \(j\) 的概率,\(g_{i,j}\) 表示 \(i\) 级合法抽卡抽出的卡等级不超过 \(j\) 的情况中抽到 \(t\) 的期望次数。

转移期望时,由于每个子树相同,可以只计算一个子树的贡献,再乘上 \(b_i\)

\[f_{i,j} \leftarrow f_{i-1,j}^{b_i}-f_{i-1,i-1}^{b_i} \]

\[g_{i,j} \leftarrow b_i(g_{i-1,j} f_{i-1,j}^{b_i-1}-g_{i-1,i-1} f_{i-1,i-1}^{b_i-1}) \]

答案即为 \(g_{n,m}\)

枚举 \(t\),时间复杂度 \(O(nm^2 \log b)\)

注意到对于不同的 \(t\),答案状态是相同的。且计算出 \(f\)\(g\) 的转移是线性的。直接将 \(g_{n,m}\) 设为 \(1\),倒推即可。

时间复杂度 \(O(nm \log b)\)

技巧:动态规划倒推。将转移视为带权边,则产生一张 DAG。定义路径的权为其中所有边权之积。
设初始状态为 \(S\),终止状态为 \(T\)。将 \(S\) 的 DP 值设为 \(1\),则 \(T\) 的 DP 值可视为 \(S\)\(T\) 的所有路径权值和。
故将所有边反向,权值不变,将 \(T\) 的 DP 值设为 \(1\),倒着转移可在 \(S\) 处得到原先终止状态的 DP 值。

P7519 [省选联考 2021 A/B 卷] 滚榜

显然对每种最终排列计算其对应的最少过题数量,与 \(m\) 比较即可判断是否合法。

设排列为 \(p_1,p_2,\cdots,p_n\),定义 \(p_0\)\(a_i\) 最大的中最靠前的 \(i\)。设 \(b_i\) 表示在合法前提下 \(p_i\) 的最少过题数量,则有:

  • \(b_i=b_{i-1},a_{p_i}>a_{p_{i-1}}\)

  • \(b_i=b_{i-1}+a_{p_{i-1}}-a_{p_i}+[p_{i-1}<p_i],a_{p_i} \leq a_{p_{i-1}}\)

注意到 \(\{b_i\}\) 单调不降,且每次增量与 \(b_{i-1}\) 无关。于是在每次加入 \(p_i\)直接预先给后面所有的 \(b_i\) 加上增量,就不必再记录上一个 \(b_i\) 的值。

考虑状压 DP,从前到后填 \(\{p_i\}\)。设 \(f_{S,i,j}\) 表示已经填了 \(S\) 里的数,最后一个填的数为 \(i\),目前 \(b_i\) 的和为 \(j\) 的方案数,直接转移即可。

时间复杂度 \(O(n^2m2^n)\),空间复杂度 \(O(nm2^n)\)

PTZ Summer 2021 Day 1 G Generate the Sequences

理解一下题意立即发现题目等价于:

有一变量 \(x=0\),每次可以令 \(x \leftarrow x+m-2\)\(1\) 种方案),\(x \leftarrow x\)\(1\) 种方案) 或 \(x \leftarrow x-1\)\(x\) 种方案)。求操作 \(n\) 次方案数。

然而 \(x\) 的值难以维护,至少要记录 \(1,3\) 操作的次数,只能做到 \(O(n^3)\)

注意到 \(1,3\) 操作与 \(2\) 操作是几乎独立的,可以分开考虑,按 \(1,3\) 操作 DP 再统计 \(2\) 操作的方案数。

考虑类似 ARC112E Cigar Box,对于每次 \(2\) 操作不立刻进行,而是将其操作的时间延后。于是每次只需考虑在之后的操作中选出一些做 \(2\) 操作。

\(f_k\) 表示剩下 \(k\) 次操作,已经进行的操作的方案数。考虑下一次是 \(1\) 操作还是 \(3\) 操作,则:

\[f_{k-1} \leftarrow f_k \]

\[f_{k-i-1} \leftarrow \dbinom{k-1}{i} \dbinom{m-2}{i} f_k \]

时间复杂度 \(O(n^2)\),显然可以用分治 FFT 优化至 \(O(n \log^2 n)\)

PTZ Summer 2021 Day 1 M Multiple Parentheses

\(C(x)\) 表示卡特兰数的生成函数,则答案为:

\[[x^m][C(x)-c_k x^k]^n \]

常数很小的多项式快速幂能过吗

拆开(或容斥)后只需快速计算 \(S(n,k)=[x^n]C^k(x)\) 即可。

结论:

\[[x^n]C^k(x)=\dbinom{k-1+2n}{n}-\dbinom{k-1+2n}{n-1}=\dfrac{k}{k+n} \dbinom{k-1+2n}{n} \]

组合证明:相当于 \(k\) 个合法括号拼起来。尝试建立其与由 \((0,k-1)\) 走到 \((2n+k-1,0)\)\(\text{Dyck}\) 路径的双射:

  • 括号序列组 \(\rightarrow\) 路径:依此按照每个括号序列行走,在走完每个括号序列后额外向右下走一步。
  • 路径 \(\rightarrow\) 括号序列组:取所有前缀 min 作为断点将整条路径分为 \(n\) 条路径,从而对应括号序列组。

时间复杂度 \(O(n+m)\)

PTZ Winter 2021 Day 8 G Biological Software Utilities

不会组合做法

考虑如何判断一棵树是否为二分图。可以类似拓扑排序不断删掉叶子,看是否能删空。

具体而言,设 \(dp_u\) 表示 \(u\) 是否与子树内的匹配。则:

\[dp_u= \begin{cases} 1, 子树内全为 0\\ 0, 子树内恰有一个 1 \end{cases} \]

若子树内有多个 \(1\) 则整棵树不合法。

上生成函数。设 \(F(x),G(x)\) 分别表示根的 DP 值为 \(0,1\)有标号有根树的指数型生成函数。则:

\[F(x)=xG(x) \exp F(x) \]

\[G(x)=x\exp F(x) \]

于是 \(F(x)=G(x)^2\),代入得:

\[\sqrt{F(x)}=x \exp F(x) \]

\[\ln \dfrac{F(x)}{x^2}=2 F(x) \]

注意 \(F(x)\) 只在偶数项有值,令 \(F(x)=P(x^2)\),则:

\[\ln \dfrac{P(x^2)}{x^2}=2 P(x^2) \]

\[\ln \dfrac{P(x)}{x}=2 P(x) \]

\(Q(x)\)\(P(x)\) 的复合逆。

\[\ln \dfrac{x}{Q(x)}=2 x \]

\[\dfrac{x}{Q(x)}=e^{2x} \]

由拉格朗日反演:

\[\begin{aligned} [x^n]P(x) &=\dfrac{1}{n} [x^{n-1}] (\dfrac{x}{Q(x)} )^n\\ &= \dfrac{1}{n} [x^{n-1}] e^{2nx}\\ &= \dfrac{(2n)^{n-1}}{n!}\\ \end{aligned} \]

\(f_n=\dfrac{n^{n/2-1}}{(n/2)!}(2 \mid n)\)

答案即为:

\[Ans= \begin{cases} 0, 2 \nmid n\\ \dfrac{(n-1)! n^{n/2-1}}{(n/2)!}, 2 \mid n \end{cases} \]

总时间复杂度 \(O(n)\)

LOJ6495 「雅礼集训 2018 Day1」树

为什么网上全是 n^4 | 为啥不出 n=1000

假装没有第一问,不考虑精度问题。

从上往下 DP,设 \(f_{i,j}\) 表示子树大小为 \(i\),深度为 \(j\) 的方案数。考虑根的最前面的儿子,转移即:

\[f_{i+j,\max(p,q+1)} \leftarrow \dbinom{i+j-2}{i-1} f_{i,p} f_{j,q} \]

枚举 \(i+j\) 分层转移,朴素转移 \(O(n^4)\)

注意到第二维相当于 \(\max\) 卷积,前缀和/差分优化即可做到 \(O(n^3)\)

注意到第一维相当于多项式卷积,再上个 NTT 即可做到 \(O(n^2 \log n)\)

LOJ3120 [CTS2019] 珍珠

\(c=\min(d,n-2m)\),相当于要求出现奇数次的颜色不超过 \(c\) 种。

\[\begin{aligned} Ans&=[x^n] \sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (\dfrac{e^x-e^{-x}}{2})^i (\dfrac{e^x+e^{-x}}{2})^{d-i}\\ &=2^{-d} [x^n] e^{-d} \sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (e^{2x}-1)^i (e^{2x}+1)^{d-i} \end{aligned} \]

\(F(x)=\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (x-1)^i (x+1)^{d-i}\),则 \(Ans=2^{-d} \sum\limits_{i=0}^d (2i-d)^n\)。下面考虑计算 \(F(x)\)

\(F(x)\) 是 D-finite 的,考虑对其求导:

\[F'(x)=\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} i(x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i}+\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (d-i) (x-1)^{i} (x+1)^{d-i-1} \]

\[\begin{aligned} dF(x)&=\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} i (x-1)^i (x+1)^{d-i}+\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (d-i) (x-1)^i (x+1)^{d-i}\\ &=(x-1) \sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} i (x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i}+(x+1)\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (d-i) (x-1)^{i} (x+1)^{d-i-1}\\ &=xF'(x)+\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (d-i) (x-1)^{i} (x+1)^{d-i-1}-\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} i (x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i}\\ &=xF'(x)+\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i-1}[(d-i)(x-1)-i(x+1)]\\ &=xF'(x)+\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i-1}[d(x-1)-2ix]\\ &=xF'(x)+d\sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d}{i} (x-1)^i (x+1)^{d-i-1}-2dx \sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d-1}{i-1} (x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i-1}\\ &=xF'(x)+d \{ \sum\limits_{i=0}^c (x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i-1}[(x-1)\dbinom{d}{i}-2x\dbinom{d-1}{i-1}] \} \\ &=xF'(x)+d \{ \sum\limits_{i=0}^c (x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i-1}[(x-1)\dbinom{d-1}{i}-(x+1)\dbinom{d-1}{i-1}] \} \\ &=xF'(x)+d \{ \sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d-1}{i} (x-1)^{i} (x+1)^{d-i-1} - \sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d-1}{i-1} (x-1)^{i-1} (x+1)^{d-i} \} \\ &=xF'(x)+d \{ \sum\limits_{i=0}^c \dbinom{d-1}{i} (x-1)^{i} (x+1)^{d-i-1} - \sum\limits_{i=0}^{c-1} \dbinom{d-1}{i} (x-1)^{i} (x+1)^{d-i-1} \} \\ &=xF'(x)+d \dbinom{d-1}{c} (x-1)^{c} (x+1)^{d-c-1} \\ \end{aligned} \]

\((d-\vartheta)F(x)=d \dbinom{d-1}{c} (x-1)^{c} (x+1)^{d-c-1}\)。设 \(a=c,b=d-c-1\),只需快速计算 \(G(x)=(x-1)^{a} (x+1)^{b}\) 即可。

\(G(x)\) 也是 D-finite 的,对其求导:

\[G'(x)=a(x-1)^{a-1}(x+1)^b+b(x-1)^a(x+1)^{b-1}=G(x)(\dfrac{a}{x+1}+\dfrac{b}{x-1}) \]

\[(x^2-1)G'(x)=[(a+b)x+(a-b)]G(x) \]

\[-(i+1)g_{i+1}=(a-b)g_i+(a+b-i+1)g_{i-1} \]

于是可以线性递推。

计算答案时,求 \(i^n\) 可以线性筛,复杂度 \(O(\dfrac{d \log n}{\ln d})=O(d \log_d n)\)

总时间复杂度 \(O(d \log_d n)\)

LOJ2554「CTSC2018」青蕈领主

显然若将每个 \(i\) 对应的区间 \([i-a_i+1,i]\) 画出,这些区间一定形成树的结构,否则不合法。

具体而言,区间 \([i-a_i+1,i-1]\) 一定能被分成若干极长连续的子区间(即儿子)。可以将每个子区间看成一个数,故设子区间个数为 \(son_u\),只需要求出形如 1 1 ... 1 n+1 问题的答案 \(f_n\),答案即为 \(\prod\limits_u f_{son_u}\)

利用递归的结构,设 \(G(x)=\sum\limits_{i=1}^{+ \infty} i! x^i\),则有:

\[G(x)=xF(G(x))+x \]

\[F(G(x))+1=\dfrac{G(x)}{x} \]

\(R(x)\)\(G(x)\) 的复合逆,代入 \(R(x)\) 可得:

\[F(x)=\dfrac{x}{R(x)}-1 \]

接下来只需要求 \(R(x)\) 即可。注意到 \(G(x)\) 是 D-finite 的,可知 \((x-1)G(x)+x^2 G'(x)+x=0\),代入 \(R(x)\) 得:

\[x(R(x)-1)+R(x)^2 G'(R(x))+R(x)=0 \]

\(1=G(R(x))'=R'(x) G'(R(x))\)

\[x(R(x)-1)+\dfrac{R(x)^2}{R'(x)}+R(x)=0 \]

\[xR(x)R'(x)-xR'(x)+R(x)^2+R(x)R'(x)=0 \]

\[\sum\limits_{i=1}^{n-1} ir_ir_{n-i}+\sum\limits_{i=1}^{n-1} r_ir_{n-i}+\sum\limits_{i=1}^{n} ir_ir_{n+1-i}=nr_n \]

\[-r_n=\sum\limits_{i=1}^{n-1} (i+1)r_ir_{n-i}+\sum\limits_{i=2}^{n-1} ir_ir_{n+1-i} \]

分治 FFT 即可。时间复杂度 \(O(n \log^2 n)\)

LOJ3726「SDOI / SXOI2022」多边形

对一条边考虑,关注边上的顶点(不含两端)。由于允许这些点不连边,先枚举哪些点连边。

\(n\) 边形的三角剖分有 \(Catalan(n-2)\) 种,但如果存在原本在同一条边的两个点连边就会不合法。

考虑容斥。记恰跨过一个(选中的)点的边为 关键边,注意到不合法的方案至少包含一条关键边,且不同的关键边方案对应的一定是不同的方案,故可以按关键边数量容斥。

设这条边上有 \(a\) 个顶点(不含两端),\(f_i\) 表示剩下 \(i\) 个顶点(不含两端)的方案数。枚举选中了 \(k\) 个点,插板可得:

\[f_i=\sum\limits_{k=i}^a (-1)^{k-i} \dbinom{a}{k} \dbinom{i+1}{k-i} \]

最后只需要将所有 \(F_a(x)\) 乘起来再乘上对应的卡特兰数统计答案即可。接下来考虑如何快速计算 \(F_a(x)\)

\[f_i=[x^{a-i}] \sum\limits_{k=i}^{a} \dbinom{a}{k} x^{a-k} \dbinom{i+1}{k-i} (-x)^{k-i} \]

\[f_i=[x^{a-i}] (1+x)^a (1-x)^{i+1} \]

\(G_k(x)=(1+x)^a (1-x)^k\)。注意到 \(G_k(x)\) 是 D-finite 的,对其求导:

\[G_k'(x)=G_k(x) (\dfrac{a}{1+x}-\dfrac{k}{1-x}) \]

\[(1-x^2)G_k'(x)=a(1-x)G_k(x)-k(1+x)G_k(x)=(a-k)G_k(x)-(a+k)xG_k(x) \]

\[(i+1)g_{i+1}=(a-k)g_i-(k+a-i+1)g_{i-1} \]

于是记录相邻两项系数,可以 \(O(1)\) 推出前后项。

同时有 \(G_{k+1}(x)=(1-x)G_k(x)\),故可以推出 \(G_k(x)\) 的三项,再推出 \(G_{k+1}(x)\) 的两项。

类似莫队转移,可以 \(O(a)\) 计算出 \(F_a(x)\)。该部分总时间复杂度 \(O(\sum a_t)\)

总时间复杂度 \(O(\sum a_t \log^2 \sum a_t)\)

LOJ3397「2020-2021 集训队作业」春天,在积雪下结一成形,抽枝发芽

析合树的构成具有以下性质:

  • 析点的儿子全为合点。

  • 合点的合点儿子必须反向。

设有 \(i\) 个叶子节点,根节点为析点的菊花形析合树的数量为 \(f_i\),根节点为合点的数量的析合树数量为 \(2g_i\)(即只统计单调上升),排列的生成函数为 \(H(x)\)(无常数项)。

由上述性质,对应到生成函数上即为:

\[G(x)=\sum\limits_{i \geq 2} (H(x)-G(x))^i=\dfrac{1}{1-H(x)+G(x)}-1-H(x)+G(x) \]

\[F(H(x))=H(x)-2G(x)-x \]

由第一条式子,

\[(1+H(x))(1-H(x)+G(x))=1 \]

\[G(x)=\dfrac{H^2(x)}{1+H(x)} \]

\(R(x)\)\(H(x)\) 的复合逆,代入得 \(G(H(x))=\dfrac{x^2}{1+x}\)。再代入第二条式子:

\[F(x)=x-\dfrac{x^2}{1+x}-R(x) \]

于是只需计算 \(R(x)\) 即可。

LOJ2554「CTSC2018」青蕈领主,使用分治 NTT,时间复杂度 \(O(n \log^2 n)\)

CF1691F K-Set Tree (2500)

拆贡献,考虑在以 \(r\) 为根时 \(x\) 没有贡献当且仅当将 \(r\)\(u\) 的链删掉后,所有选出的点都在剩下的一棵子树内。算出方案数后用总数减掉即为答案。

不换根。若枚举每个 \(x\) 难以统计删链后的子树信息,直接考虑每棵子树的贡献。下面设 \(fa\)\(u\) 的父亲,有两种情况:

  • \(u\) 为根的子树,则要求链经过 \(fa\) 且不经过 \(u\)。不合法的情况即为 \(x\)\(r\) 都在以 \(fa\) 为根的同一棵子树内(且不在以 \(u\) 为根的子树内)。

  • \(u\) 为根的子树补,则要求链经过 \(u\) 且不经过 \(fa\)。不合法的情况即为 \(x\)\(r\) 都在以 \(u\) 为根的同一棵子树内(且不在以 \(u\) 为根的子树补内)。

预处理每个点的子树大小 \(siz_u\)\(f_u\) 表示删掉 \(u\) 后在剩下的某棵子树内选 \(k\) 个点的方案数。则容易计算上述方案数,总时间复杂度 \(O(n)\)

CF1667E Centroid Probabilities (3000)

设点 \(k\) 子树大小超过 \((n-1)/2\) 的方案数为 \(f_k\)。由于重心是唯一的,故点 \(k\) 为重心的方案数为 \((n-1)!-f_k-\sum\limits_{i=k+1}^n \dfrac{1}{i-1} f_i\)。只需要快速计算 \(f_k\) 即可。

枚举 \(f_k\) 的子树大小为 \(i\),有:

\[f_k=(k-1)! \sum\limits_{i=(n+1)/2}^{n-k} \dbinom{n-k}{i-1} (i-1)! \dfrac{(n-i-1)!}{(k-2)!}=\dfrac{(n-k)!}{k-2} \sum\limits_{i=(n+1)/2}^{n-k} \dfrac{(n-i-1)!}{(n-k-i+1)!} \]

\[f_k=\dfrac{(n-k)!}{k-2} \sum\limits_{i=(n+1)/2}^{n-k} (n-i-1)^{\underline{k-2}} \]

而后面这个东西就是有限积分(或叫整数裂项),可以这样算:

\[\sum\limits_{i=k}^n i^{\underline k}=\dfrac{1}{k} (n+1)^{\underline k} \]

总时间复杂度 \(O(n)\)

CF1672G Cross Xor (3200)

首先肯定要分析能被操作到的矩阵的性质。

将所有合法矩阵写成 \(nm\) 维的向量,构成线性空间 \(M\)

记在初始网格上操作 \((x,y)\) 后得到的向量为 \(P_{x,y}\),显然 \(M\) 中元素都可以由 \(\{P_{x,y}\}\) 线性组合出,但仍难以分析。

考虑 \(M\) 的正交补空间 \(M^{\perp}\)。注意到 \(P_{x_1,y_1} \oplus P_{x_1,y_2} \oplus P_{x_2,y_1} \oplus P_{x_2,y_2} \in M\),其影响是只将 \((x_1,y_1),(x_1,y_2),(x_2,y_1),(x_2,y_2)\) 反转,故若 \(u \in M^{\perp}\),则:

\[\forall x_1,x_2,y_1,y_2, u_{x_1,y_1} \oplus u_{x_1,y_2} \oplus u_{x_2,y_1} \oplus u_{x_2,y_2}=0 \]

也就是说,若固定两行 \(x_1,x_2\),则 \(\forall y_1,y_2,u_{x_1,y_1} \oplus u_{x_2,y_1} = u_{x_1,y_2} \oplus u_{x_2,y_2}\),即存在常数 \(c\) 使 \(u_{x_2,y}=u_{x_1,y} \oplus c\)。进一步可知这等价于存在 \(n\) 维向量 \(A\)\(m\) 维向量 \(B\) 使得 \(u_{x,y}=A_x \oplus B_y\)

考虑如何判断 \((A,B)\) 生成的 \(u\) 是否合法。由于 \(M\) 中元素都可以由 \(\{P_{x,y}\}\) 线性组合出,只需要判断 \(u\) 是否与所有 \(P_{x,y}\) 垂直即可。即:

\[\forall x,y,u \cdot P_x,y=(\oplus A_i) \oplus (\oplus B_i) \oplus (m-1)A_x \oplus (n-1)B_y=0 \]

显然与 \(n,m\) 的奇偶性有关,分情况讨论:

  • \(n,m\) 均为偶数:条件变为 \(A_x \oplus B_y=(\oplus A_i) \oplus (\oplus B_i)\)

    \(A_x,B_y\) 都是常数且相等,生成的 \(u\) 每一位都为 \(0\)

    即所有方案合法。

  • \(n\) 为偶数,\(m\) 为奇数:条件变为 \(B_y=(\oplus A_i) \oplus (\oplus B_i)\)

    \(B_y\) 是常数且 \(\oplus A_i=0\)。生成的 \(u\) 每一行的元素都相同。考虑 \(v \in M\),若将 \(u\) 中某全 \(1\) 行与某全 \(0\) 行互换,那么 \(v\) 中这两行的异或和必须相同。进一步得到 \(v\) 合法当且仅当每一行的异或和相同。

    即每一行的异或和相同的方案合法。

  • \(n\) 为奇数,\(m\) 为偶数:每一列的异或和相同的方案合法。

  • \(n,m\) 均为奇数:条件变为 \((\oplus A_i) \oplus (\oplus B_i)=0\)

    同上面的分析,\(v\) 合法当且仅当每一行每一列的异或和相同。

    即每一行每一列的异或和相同的方案合法。


考虑计数。

  • \(n,m\) 均为偶数:答案为 \(2^{\#_{?}}\)

  • \(n\) 为偶数,\(m\) 为奇数:枚举每一行的异或和。若该行没有 \(?\) 则异或和已经确定,否则若有 \(c\)\(?\) 则方案数为 \(2^{c-1}\)

  • \(n,m\) 均为奇数:先枚举每一行每一列的异或和。一个元素会影响到一行及一列,可以考虑将行列看作点,元素看作边建图。

    先统计每一行每一列与目标状态的异或和作为权值。对于每一个联通块,若所有点权值异或和不为 \(0\) 则无解(连边不改变奇偶性),否则若有 \(V\) 个点 \(E\) 条边则方案数为 \(2^{E-V+1}\)(这是因为随意求出一棵生成树并确定非树边情况后,树边情况是唯一的)。

时间复杂度 \(O(nm)\)

UOJ683 【UR #22】月球车站

\(0\) 表示反面,\(1\) 表示正面,\(c_x\) 表示状态 \(x\) 的第一个硬币,\(tr_{x,1},tr_{x,0}\) 分别表示 \(x\) 选择是否反转的后继状态。则可以列出经典期望 DP:

\[f_x=1+pf_{tr_{x,1}}+(1-p)f_{tr_0},c_x=0 \]

\[f_x=1+\max\{f_{tr_{x,0}},f_{tr_{x,1}}\},c_x=1 \]

这东西成环还带 \(\max\),不是很可做。


分析性质尝试把环和 \(\max\) 去掉。假设伏特采用最优策略使步数尽可能少,即 \(f_x=1+\min\{f_{tr_{x,0}},f_{tr_{x,1}}\},c_x=0\)

类似 Dijkstra 从终止状态倒推。设当前考虑状态 \(u\)\(u\) 能转移到的两个状态分别为 \(x,y\)(其中 \(c_x=0,c_y=1\) 且它们除了第一个硬币外都相同)。

\(x\) 是第一次被访问到,则可以直接转移(伏特希望步数尽可能少);若 \(y\) 是第二次被访问到,那么只能转移(\(y\) 第一次访问不会被转移,而每个点只会转移到两个状态,第二次转移即为较大的那个)。

又注意到 \(x\)\(y\) 除了第一个硬币外都相同,它们被访问到的次数是相同的,故每次拓展恰有一个状态被转移。也即转移形成一条链

这里有一个不严谨之处:初始状态(即全为正面)无法作为第二次转移的 \(y\),从而导致提前终止,某些状态没有被转移到。下面证明所有情况伏特都能使游戏在有限步内结束:

证明:称 \(n\) 次操作为一回合。在每一回合内,伏特先始终翻转,如果 skip 蚤始终不翻转,这一回合后就会结束;否则,在 skip 蚤第一次翻转后伏特将策略改为始终不翻转,这样一回合后状态倒序的字典序都会严格减小,于是游戏能在有限次操作内结束。


回到原问题,先将所有状态按照链上顺序编号(\(f_i\) 的编号也对应改变)。伏特每次操作会从 \(u\) 跳到 \(u-1\)\(x>u-1\),skip 蚤每次操作会从 \(u\) 跳到 \(u-1\)\(x<u-1\)

环差不多已经去掉了,考虑去 \(\max\),有结论:\(f_i\) 单调递增。

证明:若 \(x<y,f_x>f_y\),skip 蚤从 \(y\)\(x\) 过程中每次都从 \(u\) 跳到 \(u-1\),第一次到达 \(x\) 后按 \(f_x\) 最优策略走。这个策略的步数 \(f_y'>f_x>f_y\),与 \(f_y\) 的最大性矛盾。

于是去掉了 \(\max\)。现在转移形如 \(u \rightarrow u-1\)\(u \rightarrow x,x>u-1\)。同 P6835 [Cnoi2020]线形生物,将状态改为 \(u\)\(u-1\) 的期望步数即可线性解决。

\(p=0\)\(p=1\) 时可能无解,需要特判。

时间复杂度 \(O(2^n)\)

CF1603F October 18, 2017 (2700)

《2700》

显然只关心 \(x\) 是否为 \(0\),因为若 \(x>0\) 可以通过变换基底化为同种情况。

  • \(x=0\) 时,即要求 \(n\) 个向量线性无关,方案数即 \(\prod\limits_{i=0}^{n-1} (2^k-2^i)\)

  • \(x>0\) 时,枚举维度为 \(r\)

先计算基底的数量。要求不能线性组合出 \(x\) 的限制比较难处理,考虑用总数减去反面。

可以从整体考虑:一组基底共可以组合出 \(2^r-1\) 个非零向量,而所有 \(2^k-1\) 个非零向量出现的概率是均等的,故能组合出 \(x\) 的基底数量即为:

\[\dfrac{2^r-1}{2^k-1} \prod\limits_{i=0}^{r-1} (2^k-2^i)=(2^r-1) \prod\limits_{i=1}^{r-1} (2^k-2^i) \]

于是不能组合出 \(x\) 的基底数量为:

\[\prod\limits_{i=0}^{r-1} (2^k-2^i)-(2^r-1) \prod\limits_{i=1}^{r-1} (2^k-2^i)=(2^k-2^r)\prod\limits_{i=1}^{r-1} (2^k-2^i)=\prod\limits_{i=1}^{r} (2^k-2^i) \]

还要计算剩下 \(n-r\) 个元素的数量。同 ARC133F Many Xor Optimization Problems,写出生成函数:

\[[x^{n-r}] \prod\limits_{i=0}^{r} \dfrac{1}{1-2^ix}=\dbinom{n}{r}_2 \]

于是答案即为:

\[Ans=\sum\limits_{r=0}^n \dbinom{n}{r}_2 \prod\limits_{i=1}^{r} (2^k-2^i) \]

预处理后即可 \(O(\min(n,k))\) 计算。

P7213 [JOISC2020] 最古の遺跡 3

容易发现原过程等价于以下过程:

从大到小枚举每个 \(i\)不断进行:若存在 \(j>i\) 使 \(a_j=a_i\) 则令 \(a_i \leftarrow a_i-1\)

那么也等价于以下过程:

维护一个桶 \(\{b_i\}\),从后往前考虑每个 \(a_i\),找到最大的数 \(x \leq a_i\) 使得 \(b_x=0\),如果 \(x>0\) 则令 \(b_x=1\)

先认为 \(2n\) 个数互相区分,最后再除以 \(2^n\) 即可。将从后往前改为从前往后,本质不变。

考虑维护数组 \(\{c_i\}\)\(c_i\) 表示剩下的数中填入后会变成 \(i\) 的数字数量。每次操作为以下两种之一:

  • 选中一个 \(k>0\),找到最大的 \(x \leq k\) 使得 \(c_x \neq 0\)(如果找不到则 \(x=0\)),然后令 \(c_x \leftarrow c_x+c_k-1,c_k \leftarrow 0\)。(对应石柱最后变为 \(k\)

  • 如果 \(c_0>0\),可以令 \(c_0 \leftarrow c_0-1\)。(对应石柱消失)

那么记 \(dp_{i,j}\) 表示填了 \(i\) 个数,\(c_1,\cdots,c_j =0\)\(c_{j+1} \neq 0\) 的方案数。

转移考虑:

  • \(k \neq j+1\) 时,算做一个无用步数,转移系数为 \(1\)(可以用 \(i\)\(j\) 可以算出 \(c_0\))。

  • \(k=j+1\) 时,枚举之前已经填好了 \(j+2 \sim t\),那么从前面的无用步数(设为 \(d\),也可以用 \(i\)\(j\) 算出)中取出 \(t-j-1\) 步用来填 \(j+2 \sim t\)(假设方案数是 \(pre_{t-j-1}\)),那么可以得到转移系数为 \(\dbinom{d}{t-j-1} pre_{t-j-1} (t-j+1)\)

注意到 \(pre_i\) 相当于没有石柱消失的方案数,再做一次 DP 预处理出来即可。

总时间复杂度 \(O(n^3)\)

事实上转移式就是个卷积式,可以 NTT 优化到 \(O(n^2 \log n)\)

LOJ3394 「2020-2021 集训队作业」Tour

先考虑 \(a_i \geq 0\) 的情况。考虑以下算法:

  • 维护可重集 \(S=\{a_1,a_2,\cdots,a_n\}\) 与变量 \(s\) 表示能放的位置数量。

  • 不断执行以下操作:令 \(ans \leftarrow ans \cdot s=1\),记 \(x,y\) 分别为 \(S\) 中最小值与最大值。

    • \(xy \leq w\),则 \(x\) 与之后填的任何数均可以相邻。从可重集中删掉 \(x\),并令 \(s \leftarrow s+1\)(用掉一个位置,新增两个位置)。

    • \(xy > w\),则 \(y\) 与之后填的任何数均不能相邻。从可重集中删掉 \(y\),并令 \(s \leftarrow s-1\)(用掉一个位置)。

时间复杂度 \(O(n)\)

回到原题目,只需要考虑每个极长连续符号相同段。求出将自然数/负数填进 \(k\) 段的方案数 \(f_i/g_i\),答案即为 \(\sum\limits_{i=0}^{\min(n,m)} (2f_ig_i+f_ig_{i-1}+f_{i-1}g_i)\)

以自然数为例。记上述算法中 \(s-1\) 的值依次为 \(p_0,p_1,p_2,\cdots,p_n\),有:

\[f_t=\prod\limits_{i=0}^{n-1} (t+p_i) \]

可以直接分治乘再多点求值做,常数很大。

更好的做法是分治下降幂卷积,下降幂多项式容易转成点值。

总时间复杂度 \(O(n \log^2 n)\),常数较大。

P8554 心跳

组合对象符号化板题

%%%粉兔

考虑序列中所有前缀最大值 \(x_1,x_2,\cdots,x_k\),以它们为左端点将原序列划分为 \(k\) 段。

考虑每一段 \([l,r]\) 内的 \(a_i\) 取值,显然 \(a_{l+1}=\cdots=a_r=k\),而对于 \(a_l\) 有结论:

总可以通过排列 \(p_{l+1},\cdots,p_r\),使得 \(a_l\) 取到 \([k,k+r-l]\) 的所有值。如果 \(l > 1\),还可取到 \(k-1\)

\(b_i=a_i-k\),那么每一段一定是 \([-1],[0,0],[1,0,0],\cdots\) 中的一个接若干个 \(0\)

注意到不同的 \(\{b_i\}\) 一定对应不同 \(\{a_i\}\),下面考虑计数 \((\{b_i\},k)\)

考虑对某个 \(\{b_i\}\)\(k\) 的取值为连续区间 \([L,R]\)。设 \(h_{n,i}\) 表示 \(k\) 能取到 \(i\)\(\{b_i\}\) 数量。下面求 \(f_{n,i},g_{n,i}\) 分别表示 \(L=i\)\(R=i\)\(\{b_i\}\) 个数。则有 \(h_{n,i}=\sum\limits_{j=1}^i f_{n,j}-\sum\limits_{j=1}^{i-1} g_{n,j}\)

......

TopCoder 14563S RM717 Div1B DerangementsStrikeBack

先考虑如何计算错排数。

无自环环排列的指数型生成函数是:

\[F(x)=\sum\limits_{i \geq 2} (i-1)! \dfrac{x^i}{i!}=-\ln(1-x)-x \]

那么错排即无自环环排列的自由组合,即:

\[G(x)=\exp{F(x)}=\dfrac{e^{-x}}{1-x} \]

是 D-finite 的,可以化成整式递推 \(O(n)\) 计算。

回到原问题,设现在计算 \(k\) 的答案。考虑先填 \(1 \sim k\) 的数,那么剩下的数可以随意填,方案数即 \(n!\)

若由每个 \(i\)\(p_i(p_i \leq k)\) 连边,那么会形成若干形如 \(v_1>k,v_2 \leq k,\cdots,v_m \leq k\) 的链即若干非自环的环。考虑按以下方式计数:

  • 对于每个 \(i > k\),选择集合 \(S_i \in \{1,\cdots,k\}\)。所有 \(S_i\) 两两不交。

  • 对于每个 \(i > k\),安排 \(S_i\) 中元素的顺序以形成一条链,方案数为 \(|S_i|!\)

  • 对于不在任何 \(S_i\) 中出现的元素 \(t \leq k\),形成错排,方案数为 \(D_{n-\sum_{i=k+1}^n |S_i|}\)

写成生成函数即:

\[H(x)=(\sum\limits_{i \geq 0} i! \dfrac{x^i}{i!})^n G(x)=\dfrac{e^{-x}}{(1-x)^{n+1}} \]

也是 D-finite 的,可以化成整式递推:

\[H'(x)=\dfrac{n+x}{1-x} H(x) \]

\[h_k=\dfrac{(n+k-1)h_k+h_{k-1}}{k} \]

总时间复杂度 \(O(m)\)

*可能更快(dai)速(shu)的做法:容斥后再写成生成函数。

2020ICPC 济南 H Path Killer

类似 ABC242Ex Random Painting,停时期望等于所有非法状态 出现的概率 乘上 离开该状态期望时间 的和。

只需要对每个 \(k\) 求出选中 \(k\) 个点没有覆盖所有路径的方案数即可,容斥变为覆盖所有路径的方案数。

\(f_{u,i,j}\) 表示考虑 \(u\) 的子树,还未覆盖的路径向上延申的长度为 \(i\),已经选了 \(j\) 个点的方案数。先树形依赖背包合并,再枚举当前点是否选转移。

暴力转移复杂度 \(O(n^5)\)。注意到第二维是 \(\min\) 卷积,第三维是树形依赖背包,故可优化至 \(O(n^3)\)

*使用 Min-Max 容斥可以做到同样复杂度,虽然一般这两种方法貌似不能同时使用。

SPOJ-RNG Random Number Generator | HDU6309 Absolute

对于定义在 \(\mathbb{R}\) 上的函数 \(f(x),g(x)\),定义连续卷积为定义在 \(\mathbb{R}\) 上的函数 \(h(x)\),对所有 \(x \in \mathbb{R}\) 满足:

\[h(x)=\int_{-\infty}^{\infty} f(t) g(x-t) dt \]

\(f(x),g(x)\) 均为分段函数且每一段为低次多项式,可以考虑这样求解:

枚举 \(f(x)\) 中的每一段 \(\forall x \in [l,r],f(x)=F(x)\)\(g(x)\) 中的每一段 \(\forall x \in [L,R],g(x)=G(x)\),其中 \(F(x),G(x)\) 分别为 \(d1,d2\) 次多项式。

下面假设 \(r+L \leq l+R\),否则交换 \(F(x),G(x)\)

计算二元多项式 \(s(t,x)=f(t)g(x-t)\),关于 \(t\)\(s(t,x)\) 的不定积分 \(S(t,x)=\int s(t,x) dt+C\)

对于某个 \(x\)\(t\) 需要满足 \(l \leq t \leq r \wedge L \leq x-t \leq R\)。对 \(t\) 的取值区间进行分类讨论:

  • \(x \in [l+L,r+L]\) 时,\(t \in [l,x-L]\),故 \(h(x)=S(x-L,x)-S(l,x)\)
  • \(x \in [r+L,l+R]\) 时,\(t \in [l,r]\),故 \(h(x)=S(r,x)-S(l,x)\)
  • \(x \in [l+R,r+R]\) 时,\(t \in [x-R,r]\),故 \(h(x)=S(r,x)-S(x-R,x)\)

以上所有操作均可以在 \(O((d1+d2)^3)\) 时间内完成,同时注意到若设 \(f(x)\)\(n\) 段,\(g(x)\)\(m\) 段,则分段端点至多只有 \((n-1)(m-1)\) 个。故可以利用差分与前缀和在 \(O(nm(d1+d2)^3)\) 内计算 \(h(x)\)

注意到 \(h(x)\) 内每一段的次数不高于 \(d1+d2+1\),故若计算 \(n\) 个函数 \(f_1(x),f_2(x),\cdots,f_n(x)\) 的连续卷积,设其次数分别为 \(d_1,d_2,\cdots,d_n\),段数分别为 \(k_1,k_2,\cdots,k_n\),则可以在 \(O(\prod (k_i+1) (\sum d_i+n)^3)\) 内计算其连续卷积。

直接计算 \(n\)\(0\) 次多项式的连续卷积 \(h(x)\)(即答案的概率密度函数)。

对于 RNG,对 \(h(x)\) 每一段 \([A,B]\) 内的部分进行积分求和即可。

对于 ABS,对 \(h(x)\) 每一段乘上 \(x\) 再积分求和即可。

总时间复杂度 \(O(n^3 2^n)\)

QOJ5031 2022集训队互测 核

先考虑如何对某个 \(B\)\(f(B)\)。注意到 \(A\) 的每一行相互独立,设 \(A\) 中某一行为向量 \(\bold{a}\),则 \(\bold{a}\) 需要满足:

\[\bold{a} B=\bold{a} \]

\(\bold{a}\)\(B\) 的特征值为 \(1\) 对应的特征向量。那么设 \(B\) 特征值为 \(1\) 对应的特征子空间 \(V_1\) 维数为 \(d\),则 \(\bold{a}\) 的方案数为 \(q^d\)

下面对每个 \(k \in [0,n]\) 求出 \(V_1\) 维数为 \(k\) 的矩阵(或视为线性变换)\(B\) 个数 \(f_k\)

考虑容斥,设钦定 \(V_1\) 至少 \(k\) 维的矩阵 \(B\) 个数为 \(g_k\),于是有:

\[g_k=\sum\limits_{i=k}^n \dbinom{i}{k}_q f_i \]

这是因为考虑 \(f_i\)\(g_k\) 的贡献,相当于在 \(k\) 维空间中选出 \(i\) 维子空间,方案数为 \(\dbinom{i}{k}_q\)

考虑如何计算 \(g_k\),先从 \(n\) 维空间中选出 \(k\) 维空间钦定为特征子空间(这 \(k\) 维的线性变换就确定了),方案数为 \(\dbinom{n}{k}_q\);再对剩下的 \(n-k\) 维确定一个满秩的线性变换,方案数为 \(\prod\limits_{i=k}^{n-1} (q^n-q^i)\)。于是:

\[g_k=\dbinom{n}{k}_q \prod\limits_{i=k}^{n-1} (q^n-q^i) \]

由子空间反演,得:

\[\begin{aligned} f_k &=\sum\limits_{i=k}^n (-1)^{i-k} q^{\binom{i-k}{2}} \dbinom{i}{k}_q g_i\\ &=\sum\limits_{i=k}^n (-1)^{i-k} q^{\binom{i-k}{2}} \dbinom{i}{k}_q \dbinom{n}{i}_q \prod\limits_{t=i}^{n-1} (q^n-q^t)\\ &=\sum\limits_{i=k}^n (-1)^{i-k} q^{\binom{i-k}{2}} \dbinom{n}{k}_q \dbinom{n-k}{i-k}_q \prod\limits_{t=i}^{n-1} (q^n-q^t)\\ &=\dbinom{n}{k}_q \sum\limits_{i=0}^{n-k} (-1)^{i} q^{\binom{i}{2}} \dbinom{n-k}{i}_q \prod\limits_{t=i+k}^{n-1} (q^n-q^t)\\ &=\dbinom{n}{k}_q \sum\limits_{i=0}^{n-k} (-1)^{n-k} q^{\binom{i}{2}} \dbinom{n-k}{i}_q q^{\binom{n}{2}-\binom{i+k}{2}} (q;q)_{n-i-k}\\ &=\dbinom{n}{k}_q (-1)^{n-k} (q;q)_{n-k} q^{\binom{n}{2}-\binom{k}{2}} \sum\limits_{i=0}^{n-k} q^{-ik} \dfrac{1}{(q;q)_i}\\ \end{aligned} \]

\(h_k=\sum\limits_{i=0}^{k} q^{-(n-k)i} \dfrac{1}{(q;q)_i}\),考虑 \(h_{k+1}\)

\[\begin{aligned} h_{k+1} &=\sum\limits_{i=0}^{k+1} q^{-(n-k-1)i} \dfrac{1}{(q;q)_i}\\ &=\sum\limits_{i=0}^{k+1} q^{-(n-k)i} \dfrac{1}{(q;q)_i} [1-(1-q^i)]\\ &=\sum\limits_{i=0}^{k+1} q^{-(n-k)i} \dfrac{1}{(q;q)_i} - \sum\limits_{i=1}^{k+1} q^{-(n-k)i} \dfrac{1}{(q;q)_{i-1}}\\ &=h_k+q^{-(n-k)(k+1)} \dfrac{1}{(q;q)_{k+1}}-q^{-(n-k)} h_k\\ &=(1-q^{-(n-k)})h_k+\dfrac{q^{-(n-k)(k+1)}}{(q;q)_{k+1}}\\ \end{aligned} \]

\(h_k\) 可以线性递推,于是可以在 \(O(n)\) 内求出所有 \(f_k\)

还有一个小问题:如何快速计算 \(\sum\limits_{k=0}^n f_k 3^{q^{kn}}\)

\(B=\lceil \sqrt{mod} \rceil\),对每个 \(i \in [0,B)\) 预处理出 \(3^i\)\(3^{Bi}\),计算幂时直接查询即可。

总时间复杂度 \(O(n+\sqrt{mod})\)

posted @ 2022-01-24 23:02  苹果蓝17  阅读(753)  评论(0编辑  收藏  举报