原创OI题目 GCD卷积 Problem and Solution

比赛用题面、题解、标程和数据生成器均已挂在 git@github.com:sun123zxy/gcdconv.git 上。

Problem

GCD卷积 (gcdconv.cpp/.in/.out) (1s,512MB)

Description

定义一种新的卷积 —— GCD卷积,其接受两个长度为 n 的序列 f,g ,依据下式生成长度为 n 的序列 h

hk=gcd(i,j)=kfigj

现给定序列 f,g ,求各 hi998244353 取模后的值。

Input

第一行输入一个正整数 n ,表示 f,g 的长度。

第二行输入 n 个整数 fi

第三行输入 n 个整数 gi

Output

为减少输出量,只需输出1个整数,表示各 hi998244353 取模后的异或和。

Sample 1

Sample 1 Input

3
5 1 4
2 3 3

Sample 1 Output

78

Sample 1 Explanation

h1=f1(g1+g2+g3)+g1(f2+f3)+f2g3+f3g2=65h2=f2g2=3h3=f3g3=12

65312=78

Sample 2

Sample 2 Input

4
7 1 8 0
6 2 9 1

Sample 2 Output

158

Sample 2 Explanation

h1=213h2=3h3=72h4=0

2133720=158

Sample 3

sample 目录下 gcdconv3.in/.ans

Constraints

对20%的数据,1n2000

对100%的数据, 1n4×1050fi,gi998244352

Hints

时限在std的1.5倍左右。std没有卡常,数据有一定梯度,请放心食用。

Source

sun123zxy

???

  • 样例2比较暴力。

记号说明

默认诸如 n,d,i,j,k 的下标变量的最大值为题目中的给出的序列长度,并把序列更换为数论函数来表示。

注意本题解中的 n 通常是一个变量,和题目中定义的序列长度 n 不同。

另外,用 代表 gcd 卷积,即

h(n)=(fg)(n)=gcd(i,j)=nf(i)g(j)

Solution

我们按照快速傅里叶变换(FFT)、快速莫比乌斯变换(FMT)解决卷积的思路来解决该问题——构造一种变换来满足卷积定理:

f^(n)g^(n)=(fg)^(n)

f^ 即对函数 f 进行该变换后得到的函数。

通过一些敏锐的直觉,我们能感受到 gcd 和枚举约数或者倍数有一些关系。

容易想到构造出一种变换,称之为“倍数和变换”:

f^(n)=n|df(d)

并根据莫比乌斯反演得到它的逆变换

f(n)=n|dμ(nd)f^(d)

(这实际上是标准莫比乌斯反演的另一种形式,详见后文 [Further Thoughts](#Further Thoughts) )

这个变换对 gcd 卷积满足卷积定理,证明如下。

首先,写出 gcd 卷积

h(k)=(fg)(k)=i,j[gcd(i,j)=k]f(i)g(j)

左右两边做倍数和变换:

h^(n)=n|ki,j[gcd(i,j)=k]f(i)g(j)=i,j(n|k[gcd(i,j)=k])f(i)g(j)=i,j[n|i][n|j]f(i)g(j)=n|if(i)n|jg(j)=f^(n)g^(n)

得证。上述证明的核心在于 n|k[gcd(i,j)=k]=[n|i][n|j]

于是,先对 f,g 做倍数和变换,然后直接 O(n) 点值相乘,再逆变换回来,就能得到 fg

那么剩下的问题在于如何快速做倍数和变换及其逆变换。这是非常simple的,直接暴力就好了。复杂度为 O(nH(n)) ,其中调和级数 H(n)=k=1n1k ,有 limnH(n)=ln(n)+c 。欧拉常数 c0.57721566490153286060651209

可以称之为“快速倍数和变换”。

总时间复杂度约为 O(nlnn)

Code

/*
gcd卷积 (gcdconv) std
by sun123zxy
*/
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<ctime>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll Rd(){
ll ans=0;bool fh=0;char c=getchar();
while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-') fh=1; c=getchar();}
while(c>='0'&&c<='9') ans=ans*10+c-'0',c=getchar();
if(fh) ans=-ans;
return ans;
}
const ll MOD=998244353;
#define _ %MOD
ll PMod(ll x){
if(x<0) return x+MOD;
else if(x>=MOD) return x-MOD;
else return x;
}
const ll MXN=5E5+5;
ll P[MXN],mu[MXN];ll pN;
bool notP[MXN];
void LinearSieve(ll n){
notP[1]=1;for(ll i=2;i<=n;i++) notP[i]=0;
P[1]=0;mu[1]=1;
pN=0;
for(ll i=2;i<=n;i++){
if(!notP[i]){
P[++pN]=i;
mu[i]=-1;
}
for(ll j=1;i*P[j]<=n;j++){
notP[i*P[j]]=1;
if(i%P[j]==0){
mu[i*P[j]]=0;
break;
}
mu[i*P[j]]=mu[i]*mu[P[j]];
}
}
}
class Poly{public:
ll& operator [] (ll idx){return cof[idx];}
ll n;vector<ll> cof;
Poly(){}
Poly(ll n){Resize(n);}
void Resize(ll n){
this->n = n;
cof.resize(n+1,0);
}
};
namespace PC{//PolyCalc
void FMT(Poly& A,ll typ){
ll n=A.n;
Poly B(n);
for(ll i=1;i<=n;i++){
for(ll j=1;i*j<=n;j++){
ll t=A[i*j];if(typ==-1) t=t*mu[j]_;
B[i]=PMod(B[i]+t);
}
}
A=B;
}
Poly GcdConv(Poly A,Poly B){
ll n=min(A.n,B.n);
Poly C(n);
FMT(A,1);FMT(B,1);
for(ll i=1;i<=n;i++) C[i]=A[i]*B[i]_;
FMT(C,-1);
return C;
}
}
ll N;
int main(){
freopen("gcdconv.in","r",stdin);
freopen("gcdconv_std.out","w",stdout);
N=Rd();
LinearSieve(N);
Poly A(N),B(N);
for(ll i=1;i<=N;i++) A[i]=Rd();
for(ll i=1;i<=N;i++) B[i]=Rd();
Poly C=PC::GcdConv(A,B);
ll ans=0;
for(ll i=1;i<=N;i++) ans^=C[i];
printf("%lld",ans);
return 0;
}

Further Thoughts

本题用到的是莫比乌斯反演的一种变形

g(n)=n|df(n)f(d)=n|dμ(nd)g(d)

原版莫比乌斯反演长这样

g(n)=d|nf(n)f(d)=d|nμ(nd)g(d)

若把题目改成 lcm 卷积,即

hk=lcm(i,j)=kfigj

用到的就是原版莫比乌斯反演。相应的构造一个“约数和变换”即可解决。而约数和变换可以用“快速约数和变换”(实际上就是个埃筛)实现,有兴趣的同学可以试试。

Further Further Thoughts (update 2020/10/28)

我们来探讨一些更加接近本质的东西。

普通卷积(多项式乘法)、集合并/交卷积、还有 lcm / gcd 卷积,这三个问题我们是如何解决的?

关键在于——我们分别构造出了离散傅里叶变换、子集和/超集和变换(莫比乌斯变换)和约数和/倍数和变换来满足卷积定理。

而这三个变换的共性在哪里呢?

他们都是偏序集上的具有优美性质的广义反演。

  • 离散傅里叶变换用的是单位根反演——其偏序集是定义在自然数集上的小于等于关系;
  • 子集和/超集和变换用的是容斥原理——其偏序集是定义在集合上的包含关系;
  • 而约数和/倍数和变换则运用了莫比乌斯反演——其偏序集是定义在自然数集上的整除关系。

反演的意义就在于——它为将原来的“系数”转化为“点值”, O(n) 乘起来后又转回“系数”提供了可能。而这三个特殊的反演之所以优美,就是因为我们发现了他们的“快速 (Fast) ”变换方式,让我们能通过这个Trick,免去了 O(n2) 的暴力运算。

还有更重要的一点——子集和/超集和变换与约数和/倍数和变换有着更加紧密的联系——这也是笔者由集合的FMT想到约数和变换的关键所在——以全体素数为基底可以张成一个包含全体正整数的“素数空间”(其良定义依赖于整数惟一分解定理)。

约数和变换就是“素数空间”中的高维前缀和,对应着“集合空间”中的子集和变换。换句话说,子集和变换、约数和变换分别是莫比乌斯变换在“素数空间”、“集合空间”的具体体现,它们的本质都是高维前缀和。

如果理解到上面这一点,就不难发现集合并卷积和 lcm 卷积的共性了——他们都把数放到了对两个输入元素各维度坐标取 max 后的位置;而集合交卷积和 gcd 卷积则是取 min

综上所述,有了上面的认识,可以说 gcd 卷积的发现是非常自然的。

后记 & 致谢

Idea是在语文课上摸出来的,Solution是在随后的数学课上想出来的

很早以前就觉得FMT和莫比乌斯反演有些说不清道不明的关系,出这道题也让笔者对其理解更加深入了。

其实早有大佬对 lcm / gcd 卷积展开过研究。Google一波可以发现国外数学社区有这方面的讨论,最晚2013年arXiv上就有讨论其性质的论文了(笔者驽钝,确实无力理解,感兴趣的大佬可以直接Google "GCD Convolution"了解)。只可惜如此自然而美妙的 gcd 卷积,竟然没有随着那篇集合幂级数的论文引入国内,让笔者感到有些遗憾。

总之,这道题深入的考察对FFT、FMT原理的理解以及对 gcd 、莫比乌斯反演的敏锐直觉,是不可多得的数论好题(

下面是战术感谢环节。

感谢keke学长为我们教授集合幂级数。

感谢TbYangZ、diong神、changruinian2020几位神仙的点拨。

And you...

——sun123zxy

Sep. 2020 初稿完成

Nov. 2020 最后更新

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