CROI R1

$CROI$ $R1$

  今天参加了一场比赛,什么比赛呢?CROI。

  CROI是什么呢? $Challestend$ $Rehtorbegnaro$ $OI$。总的来说就是我们机房的一些神仙出的题啦。

  这篇文章没有密码...被你发现啦!

  

  T1:Challestend and Hyperrectangle

  一道特别神仙的题目。

  题意概述一下:给出一个高维立方体的 $n$ 个边长,将它的表面刷上漆,再将它切成单位小块,求恰好有 $i$ 面被着色的小立方体个数,对998244353取模.$i in [0,2n]$,$4<=n<=30000,1<=a_i<=2^{64}$.

  不会做呀...本来是有一点想法的,就是从一二三维的简单情况开始,进行类比,推出来一个比较科学的式子(它甚至可以过一个比较大的样例),但是对于 $a<=2$ 的情况就会崩溃,而且小一点的数据里每个都有这种情况,所以最后也没有分了。还是讲一下思路:

  一维:两个顶点,$a-2$个无色立方体;

  二维:四个顶点,$2 imes(a-2+b-2)$个棱上的点,$(a-2)(b-2)$个无色立方体;

  三维:八个顶点,$4 imes(a-2+b-2+c-2)$个棱上的点,$2 imes((a-2)(b-2)+(a-2)(c-2)+(b-2)(c-2))$个面上的点,$(a-2)(b-2)(c-2)$个无色的;

  一维二维的可能比较难想,在这里放个图:

  

   

  这题比较玄学的一点就是怎么分辨 $n$ 维立方体的“面”,因为按照一般的思路来说,只有三维立方体才有“面”。不过通过看样例,可以发现这道题里的“面”指的就是 $n-1$ 维的空间啦。

  T2:Challestend and Anarchy Heap

  这道题还是比较简单的(虽然我没做出来)。

      

  题意概述:将斐波那契数顺次插入一个二叉堆,比较函数是随机的,问每次插入后堆顶的期望值的和,对998244353取模。$T<=400,1<=n<2^{64}$

  期望具有线性性,所以只要算出每个点作为堆顶的概率。虽然比较函数坏掉了,但是树的形态还是固定的。可以发现每次插入新数后,堆顶要么是新数,要么不变。考虑是新数的概率:新数运气超好,一路随机上来到了根,也就是$frac{1}{2^{x}}$,(x=当前点离根节点的距离),其它情况下都继承原答案。递推可以做到 $O(N)$,但是显然跑不过,所以可以矩乘,由于深度不固定,还得分段矩乘,有一点难写。

  T3:Challestend and Summation

  挺好的一道题,专治多项式学傻。

  对以下式子求值:$n<=1e7,m<=1000$,F是一个 $m$ 项多项式。

  $sum_{i=1}^nsum_{j|i}F(j) space (\%998244353)$

  首先给大家表演一下多项式学傻的人的做法:

  $sum_{j=1}^nfrac{n}{j}sum_{i=0}^{m-1}a_ij^i$

  $sum_{j=1}^nfrac{n}{j}sum_{i=0}^{m-1}a_isum_{k=1}^jS(i,k)inom{j}{k}k!$

  $sum_{j=1}^nfrac{n}{j}sum_{i=0}^{m-1}a_isum_{k=1}^jS(i,k)frac{j!}{k!(j-k)!}k!$

  $sum_{j=1}^nfrac{n}{j}sum_{i=0}^{m-1}a_isum_{k=1}^mS(i,k)frac{j!}{(j-k)!}$

  $sum_{i=0}^{m-1}a_isum_{k=1}^mS(i,k)sum_{j=1}^nfrac{n}{j}frac{j!}{(j-k)!}$

  第二类斯特林太妙啦,可以将很大的幂指数换成好求很多的阶乘!没错我当时就是这么想的。

  

  后来又想了一下才发现...画到第一步时已经是一个很显然的整除分块形式,只要能快速求出 $f$ 的前缀和即可。而通过一些函数知识可以得到,$m$ 次函数的前缀和是一个 $m+1$ 次的函数,所以插值即可。注意这里不能写 $m^2$ 的插值,要优化一下到 $m$.

  
 1 # include <cstdio>
 2 # include <iostream>
 3 # define R register int
 4 # define ll long long
 5 
 6 using namespace std;
 7 
 8 const int mod=998244353;
 9 const int maxn=10002007;
10 int n,m,a[maxn],k;
11 int ans,sx[maxn],f[maxn],inv[maxn],x[maxn],y[maxn];
12 
13 ll cal (ll x)
14 {
15     ll s=1,ans=0;
16     for (R i=0;i<m;++i)
17     {
18         ans=(ans+1LL*a[i]*s)%mod;
19         s=s*x%mod;
20     }
21     return ans;
22 }
23 
24 ll qui (ll a,ll b)
25 {
26     ll s=1;
27     while(b)
28     {
29         if(b&1) s=s*a%mod;
30         a=a*a%mod;
31         b>>=1;
32     }
33     return s;
34 }
35 
36 ll S (int v)
37 {
38     if(v<=m) return y[v];
39     ll ans=0;
40     for (R i=0;i<=m;++i)
41         ans=(ans+1LL*y[i]*sx[i]%mod*(1LL*f[v]*inv[v-i]%mod*f[v-i-1]%mod*inv[v-1-m]%mod))%mod;
42     return ans;
43 }
44 
45 int main()
46 {
47     scanf("%d%d",&n,&m); k=m;
48     for (R i=0;i<m;++i) scanf("%d",&a[i]);
49     for (R i=0;i<=m;++i)
50     {
51         x[i]=i;
52         y[i]=cal(i);
53         y[i]=(y[i]+y[i-1])%mod;
54     }
55     f[0]=1;
56     for (R i=1;i<=n;++i) f[i]=1LL*f[i-1]*i%mod;
57     inv[n]=qui(f[n],mod-2);
58     for (R i=n;i>=1;--i) inv[i-1]=1LL*inv[i]*i%mod;    
59     for (R i=0;i<=k;++i)
60     {
61         sx[i]=1;
62         for (R j=0;j<=k;++j)
63         {
64             if(i==j) continue;
65             sx[i]=1LL*sx[i]*(x[i]-x[j]+mod)%mod;
66         }
67         sx[i]=qui(sx[i],mod-2);
68     }
69     int l=1,r;
70     while(l<=n)
71     {
72         r=n/(n/l);
73         ans=(ans+1LL*(n/l)*((S(r)-S(l-1))%mod+mod)%mod)%mod;
74         l=r+1;
75     }
76     printf("%d
",ans);
77     return 0;
78 }
C

  T4:Challestend and the Second War against Duliu

  一看题目就可以发现这道题“Duliu”的本质了。

  简单的说:给定一个长度为 $n$ 的数列以及 $n$ 个观察者,每个观察者可以看到 $[l_i,r_i]$ 的一段区域,要求支持如下操作:

  对数列区间加;查询一段编号连续的观察者所能看到的值的和;修改某个观察者的观察区域。

  $n,m<=10^5$

  这题能做?$O(Nsqrt{N}logN)$ 的做法其实不是特别难想,但是似乎会被卡常。另注:这题的最大难点在于读题。

  刚刚听了题解,感觉学到了很多东西,原来分块可以做到 $O(sqrt{N})$ 区间加,$O(1)$ 区间查询,实在是非常神奇。

  那么这里先写一份正常解法:

  首先考虑分块维护区间和,有一个比较巧妙的做法是对于每个块维护和,再对于每个点维护块内的前后缀和,这样就可以做到 $O(1)$ 区间查询了。如果直接把这个做法扩展到区间加上复杂度就崩了,因为每次要打很多的标记。考虑对于每个块维护一个delta,表示未下放的标记...但是每个点得到的标记的实际值和它的位置是有关的,所以这里有两个做法:1.差分;2.delta标记变为维护一个等差数列的首项和公差;再用这种巧妙的分块代替原先的树状数组,即可通过本题 $O(Nsqrt{N})$

  下面是我的乱搞做法:

  对于观察者序列分块,每个块内维护一个长度为 $n$ 的数组,每个位置上的值表示这个块内的观察者有多少能看到这个位置。修改时,对于每个块计算贡献;查询时,整块可以直接得到答案,散点暴力查询。修改观察区间则更简单,只需要在相应的块内做一些处理就可以了。这里需要一个区间修改的数据结构,选择树状数组。

  这样做的问题在于每个操作之间的复杂度过于不平衡,所以用 a,b,c 表示三个操作的操作次数,m表示分块大小,得到下式:

  $afrac{N}{M}logN+bfrac{N}{M}+bMlogN+clogN$

  这样就可以用...模拟退火得到最优的块大小!

  ---shzr

原文地址:https://www.cnblogs.com/shzr/p/10566947.html