摘要: \(\sum_{i=1}^A\sum_{j=1}^B\sum_{k=1}^Cd(ijk)\) \(\sum_{i=1}^A\sum_{j=1}^B\sum_{k=1}^C\sum_{x|i}\sum_{y|j}\sum_{z|k}[(x,y)=1][(y,z)=1][(x,z)=1]\) \(\su 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:44 chihik 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如果不知道伯努利数的点这里。 \[ \sum_{i=1}^n (i,n)^x[i,n]^y \] \[ \sum_{i=1}^n (i,n)^{x-y} \times i^y \times n^y \] \[ n^y \sum_{d|n} d ^{x-y} \sum_{i=1}^n [(i,n)=d 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:43 chihik 阅读(51) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 设整数 \(n\) 的 \(\text{lqp}\) 拆分权值为 \(g(n)\) , 那么有: $$\begin g(n)=1 & (n=0) \ \displaystyle g(n)=\sum_^ fib(i) \times g(n-i) & (n \not=0) \end$$ 令 \(F(x) 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:41 chihik 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.伯努利公式 伯努利数是一个用于解决 \(n\) 次方和的数列。 它的递归定义公式如下: \(\sum_{i=0}^n \binom {n+1} i B_i=[n=0] ~~~~~~~~ (1.1)\) 通过这个定义可以得到伯努利数的前几项:\(1,-\frac{1}{2},\frac{1}{6} 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:39 chihik 阅读(723) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 两道题的转移式是一样的,只是优化不同。 令 \(dp(i)\) 为完成前 \(i\) 个任务的最小花费。 你会发现每次操作后总时间会增加 \(s\) ,这样就不好处理当前时间。 所以可以用前几周讲到的方法,将 \(s\) 的贡献提前计算,那么有转移 \(dp(i)=\min\{dp(j)+(Sumc 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:30 chihik 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: \(\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m \sigma((i,j))\) $$\sum_^{\min(n,m)}\sigma(d)\sum_^n\sum_^m [gcd(i,j)=d] $$ $$\sum_{\min(n,m)}\sigma(d)\sum_{\frac{\min(n,m) 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:29 chihik 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 令 \(u\) 表示选择电站 \(u\) , \(u'\) 表示不选择电站 \(u\)。 首先可以简单的处理出电站之间的要求: \(u,v\) 至少选一个,连边 \((u',v),(v',u)\) \(u,v\) 至多选一个,连边 \((u,v'),(v,u')\) 可以枚举 \(f\) ,电站区间 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:22 chihik 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先看一下每段的值: \[ \frac{\left((\sum\limits_{i=1}^{n}x_i×\bar x)+\bar x\right)^2}{\bar x^2} \] \[ \frac{(\sum\limits_{i=1}^{n}x_i×\bar x)^2+2\bar x(\sum\li 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:20 chihik 阅读(51) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 注意本篇题解的 \(k\) 是题目中的 \(d\)。 \(\sum_{i=1}^n[\gcd(i,n)=1]i^k\) \(\sum_{i=1}^ni^k\sum_{d|\gcd(i,n)}\mu(d)\) \(\sum_{d|n}\mu(d)d^k\sum_{i=1}^{\lfloor \frac 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:16 chihik 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 由题显然有: $$\begin siz_u=1+\sum_{v\in son_u} siz_v \ d_v=d_u+n-2\times siz_v \end$$ 顺带一提,\(d\) 是 换根dp 的基操。 因为我们知道 \(d\) , 所以考虑将 \(siz\) 消掉,从而确定父子关系。 化简可得 阅读全文
posted @ 2021-04-08 20:15 chihik 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: \(f_k=\sum_{i=1}^n {a_i}^k\) $$\begin F(x)&=\sum_{k \ge 0}x^k\sum_^n ^k \ &=\sum_n\sum_{k \ge 0}xk ^k \ &= \sum_^n\frac{1}{1-a_ix} \ &=\sum_^n \left( 阅读全文
posted @ 2021-04-08 17:00 chihik 阅读(65) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 所有问题只有加边,没有删边。 一.维护连通性 并查集就可以了。 二.维护割边 考虑连边时维护割边。 \(u,v\) 不联通,直接连上即可,可以看出,这条边是割边。 \(u,v\) 已经联通,说明构成一个环,原来在 \(u \to v\) 路径上的边都不再是割边。 如果把割边的值设为 \(1\) ,非 阅读全文
posted @ 2021-04-07 17:09 chihik 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第二类斯特林数 \(\begin{Bmatrix}n\\m\end{Bmatrix}\) 表示把 \(n\) 个不同的小球放进 \(m\) 个相同的盒子里,不能有空盒的方案数。 一些小性质: \(\begin{Bmatrix}n\\0\end{Bmatrix}=[n=0]\) 当 \(n<m\) , 阅读全文
posted @ 2021-04-02 17:27 chihik 阅读(303) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: $$\begin &\sum_n ik \binom \left(\frac{1}\right)i \left(\frac\right) \ =&\frac{1}{mn}\sum_n ik \binom(m-1) \ =&\frac{1}{mn}\sum_n \sum_k (m-1)\binom\b 阅读全文
posted @ 2021-04-02 14:42 chihik 阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 令 \(g_n\) 表示 \(n\) 个点的无向图数量, \(f_n\) 表示 \(n\) 个点的无向连通图数量。 显然 \(g_n=2^{\binom{n}{2}}\) 同时如果枚举 \(1\) 节点所在的联通块大小可得: $$\begin &g_n=\sum_^n \binomf_ig_ \ \ 阅读全文
posted @ 2021-04-01 15:59 chihik 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: $$\begin &\sum_^n\sum_i \begini\j\end2j j! \ =&\sum_^n\sum_n \begini\j\end2j j! \ =& \sum_^n \sum_n 2jj! \frac{1}{j!} \sum_^j (-1)^k \binom (j-k)^i \ 阅读全文
posted @ 2021-03-31 19:24 chihik 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: $$\begin &\sum_n f(k) xk \binom \ =&\sum_m a_i\sum_n ki xk \binom \ =&\sum_^m a_i\sum_nxk \binom \sum_^i \binom \begini \ j\endj! \ =&\sum_m a_i \sum_ 阅读全文
posted @ 2021-03-31 17:24 chihik 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我们只关心元素的大小关系,并且是排列计数(即元素不同),所以任意一个子序列都可看作一个排列。 令 \(f_i\) 表示 \(1 \sim i\) 的所有排列,没有中途退出的排列数。(这个返回值应该是 \(i\) ) 显然满足要求的排列的最大值 \(i\) 的位置只能在 \([i-k+1,i]\) , 阅读全文
posted @ 2021-03-24 16:36 chihik 阅读(49) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 考虑每次转移前后的关系: 令 \(\displaystyle F(x)=\sum_{i=0}^nf_{i}x^i\) , \(F^*(x)\) 为操作后的生成函数。 $$\begin F^*(x)&= \sum_n xi\sum_^n \frac{j+1}\ &= \sum_n \frac{i+1} 阅读全文
posted @ 2021-03-22 21:17 chihik 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.多项式牛顿迭代法 已知多项式 \(G(x)\) ,求 \(F(x)\) ,满足: \(G(F(x)) \equiv 0 \pmod {x^n}\) 假设我们有一个 \(F_0(x)\) 满足: \(G(F_0(x)) \equiv 0 \pmod{x^{\lceil \frac{n}{2} \r 阅读全文
posted @ 2021-03-16 20:24 chihik 阅读(322) 评论(0) 推荐(0) 编辑