2018 Multi-University Training Contest 10 B. Beads

题目链接:

https://vjudge.net/contest/423678#problem/B

题目研究的染色问题是(Burnside)的经典问题,其中对于手环的旋转、翻折、颜色的整体变化都属于置换的范畴,可以使用置换群研究,我们把这3种操作作为生成元产生一个置换群(G)

之后利用数学化的描述方法来解读这个题目,它会帮助你厘清很多的概念

问题的数学化:

给定正整数(n,m,nge 3,mge 2),生成一个由序列组成的集合(S)

(S={a|a=a_0,a_1,...,a_{n-1},forall i,a_iin [0,m)cap N}),其中(N)是自然数集合(注意包含(0)

在集合(S)上定义(3)个一一映射函数:

1.(a^{'}=f_I(a):forall i,a^{'}_{i}=a_{n-1-i})

2.(a^{'}=f_R(a):forall i,a^{'}_{i}=a_{(i+1)mod\, n})

3.(a^{'}=f_A(a):forall i,a^{'}_{i}=(a_{i}+1)mod\,m)

(f_I)的反函数是(f_I)

(f_R)的反函数是({f_R}^{n-1})

(f_A)的反函数是({f_A}^{n-1})

我们设一个由映射组成的集合(G)

(G={f|f=f_kcirc f_{k-1}circ ...circ f_1,kin N,f_1,f_2,...,f_kin{f_I,f_R,f_A}})

假设(b=f_kcirc f_{k-1}circ ...circ f_1(a),kin N,f_1,f_2,...,f_kin{f_I,f_R,f_A})

(a={f_1}^{-1}circ {f_2}^{-1}circ ...circ {f_k}^{-1}(b))

(forall fin G,exist gin G,g=f^{-1})

由于函数的复合运算符合结合律,(G)中又包含一个从自身到自身的映射(以下简称为(e)),(G)中的每个映射都有逆元

所以(G)是一个置换群(置换是定义在一个特定集合上的一一映射)

由此可以定义一个(S)上的等价关系

(Esubset S imes S)

(E={(a,b)|exist fin G,f(b)=a})

(ecause forall (a,b)in E)

(exist fin G,f(b)=a)

( herefore f^{-1}in G,a=f^{-1}(b))

( herefore (b,a)in E)(E)是一个对称关系

(ecause forall (x,y),(y,z)in E)

(exist f_1,f_2in G,y=f_1(x),z=f_2(y))

( herefore z=f_2circ f_1(x),f_2circ f_1in G)

( herefore(x,z)in E)(E)是一个传递关系

(forall xin S,exist f(x)=x)(f)(G)的单位元(e)

( herefore forall xin S,(x,x)in E)(E)(S)上的自反关系

综上,(E)(S)上的一个等价关系

我们按照(E)(S)划分为若干等价类,问有多少个等价类?

置换群的分析

虽然置换群(G)的生成方法是多种多样的,但是(G)是一个有限群,共(2nm)个元素

证明:

1.证明(f_A,f_R)是可以交换的元素

(a^{''}=f_A(a^{'}),a^{'}=f_R(a))

(a^{''}=f_Acirc f_R(a))

那么(forall i,a^{'}_{i}=a_{(i+1)mod\, n})

(forall i,a^{''}_{i}=(a^{'}_{i}+1)mod\,m=(a_{(i+1)mod \,n}+1)mod\,m)

(f_Acirc f_R:forall i,a^{''}=(a_{(i+1)mod \,n}+1)mod\,m)

(b^{''}=f_R(b^{'}),b^{'}=f_A(b))

(b^{''}=f_Rcirc f_A(b))

那么(forall i,b^{'}_{i}=(b_{i}+1)mod\,m)

(forall i,b^{''}_{i}=b^{'}_{(i+1)mod\,n}=(b_{(i+1)mod \,n}+1)mod\,m)

(f_Acirc f_R:forall i,b^{''}=(b_{(i+1)mod \,n}+1)mod\,m)

( herefore f_Acirc f_R=f_Rcirc f_A)

2.证明(f_A,f_I)是可以交换的元素

(a^{''}=f_A(a^{'}),a^{'}=f_I(a))

(a^{''}=f_Acirc f_I(a))

那么(forall i,a^{'}_{i}=a_{(n-1-i)mod\, n})

(forall i,a^{''}_{i}=(a^{'}_{i}+1)mod\,m=(a_{(n-1-i)mod \,n}+1)mod\,m)

(f_Acirc f_R:forall i,a^{''}=(a_{(n-1-i)mod \,n}+1)mod\,m)

(b^{''}=f_I(b^{'}),b^{'}=f_A(b))

(b^{''}=f_Icirc f_A(b))

那么(forall i,b^{'}_{i}=(b_{i}+1)mod\,m)

(forall i,b^{''}_{i}=b^{'}_{(n-1-i)mod\,n}=(b_{(n-1-i)mod \,n}+1)mod\,m)

(f_Acirc f_R:forall i,b^{''}=(b_{(n-1-i)mod \,n}+1)mod\,m)

( herefore f_Acirc f_I=f_Icirc f_A)

所以综上,我们可以通过调换(f_A)的位置,让(f_A)变换到整个生成式的右侧

定义一个由(f_A)组成的群(A={{f_A}^k|kin N})

因为({f_A})的阶数为(m),所以(A={e,f_A,{f_A}^2,...,{f_A}^{m-1}}),是一个(m)阶循环群

那么

(G={f|f=f_kcirc f_{k-1}circ ...circ f_1,kin N,f_1,f_2,...,f_kin{f_I,f_R,f_A}})

(={f|f=f_kcirc f_{k-1}circ ...circ f_1,kin N,f_1,f_2,...,f_kin{f_I,f_R}} imes A)

现在看左边的这部分({f|f=f_kcirc f_{k-1}circ ...circ f_1,kin N,f_1,f_2,...,f_kin{f_I,f_R}})

我们可以称其为(B),它是一个由(f_I,f_R)生成的群

下面来看一下(f_I,f_R)的运算特性:

(a^{''}=f_I(a^{'}),a^{'}=f_R(a))

那么(forall i,a^{'}_{i}=a_{(i+1)mod\,n})

(forall i,a^{''}_{i}=a^{'}_{(n-1-i)mod n}=a_{(-i)mod n})

( herefore a^{''}=f_Icirc f_R(a):forall i,a^{''}_{i}=a_{(-i)mod n})

( herefore (f_Icirc f_R)circ (f_Icirc f_R)=e)

((f_Icirc f_R)=(f_Icirc f_R)^{-1})

(f_Icirc f_R={f_R}^{-1}circ {f_I}^{-1})

(ecause f_I^{-1}=f_I)

( herefore f_Icirc f_R={f_R}^{-1}circ f_I)

类似地,(f_Icirc {f_R}^{-1}={f_R}circ f_I)

我们可以按照这个规律对(B)集合中的元素进行变换:

(forall f=f_kcirc f_{k-1}circ...circ f_1,kin N,f_1,f_2,...,f_kin {f_I,f_R})

(f={f_R}^{rot}{f_I}^{inv})

那么(Bsubset R imes I)

其中(R={{f_R}^k,kin N})

因为(f_R)的阶数是(n),所以(R)是一个(n)阶循环群

(I={{f_I}^k,kin N})

因为(f_I)的阶数是(2),所以(I)是一个(2)阶循环群

(ecause forall fin R imes I,f={f_R}^{k_1}{f_A}^{k_2},k_1in [0,n)cap N,k_2in{0,1})

( herefore fin B)

( herefore R imes I subset B)

( herefore B=R imes I)

综上,(G=R imes I imes A)

(|R|=n,|I|=2,|A|=m),故(|G|=2nm)

(当然,(G=R imes I imes A)是可以任意交换顺序的,在此不再证明)

(A,B)中各挑选一个元素,它们的运算是可以交换的,这是一个很好的性质,这方便我们分别研究(A,B)

(A)的性质比较简单,我们可以先跳过,先研究(B)

(B)可以分为两类

1.({f_R}^{k},kin[0,n)cap N),一共(n)个元素

2.({f_R}^{k}f_I,kin[0,n)cap N),一共(n)个元素

是按照生成过程中是否有(f_I)参与划分

对于第一类

(a^{'}={f_R}^{k}(a):forall a^{'}_{i}=a_{(i+k)mod\,n})

记为(R={f|kin [0,n)cap N,a^{'}=f(a):forall a^{'}_{i}=a_{(i+k)mod\,n}})

对于第二类

(a^{'}={f_R}^{k}f_I(a):forall a^{'}_{i}=a_{(-1-k-i)mod\,n})

如果用(k)替换((-k-1)mod \, n),那么可以记为

(R imes{f_{I}}={f|kin [0,n)cap N,a^{'}=f(a):forall a^{'}_{i}=a_{(-i+k)mod\,n}})

(Burnside)计数问题

给定一个有限集合(S),以及(S)上的置换群(G),所求等价类的数量为

(frac{1}{|G|}sum_{fin G}sum_{ain S}[f(a)=a])

也就是说枚举每一个置换(f),数出有多少个(S)中的元素在(f)的映射下保持不变,求和,再取平均数

通常把(sum_{ain S}[f(a)=a])记为(C(G))

那么答案可以写成

(frac{1}{2nm}sum_{f_1in B}sum_{f_2in A}sum_{ain S}[f_1circ f_2(a)=a])

(=frac{1}{2nm}sum_{f_1in R}sum_{f_2in A}sum_{ain S}[f_1circ f_2(a)=a]+frac{1}{2nm}sum_{f_1in R imes{f_I}}sum_{f_2in A}sum_{ain S}[f_1circ f_2(a)=a])

左侧一式的求和

对于左侧这一求和式

我们可以先看最内层的求和式,那么(f_1,f_2)就已经是确定的置换了

不妨设(a^{''}=f_1(a^{'}):forall i,a^{''}_{i}=a^{'}_{(i+k_1)mod\, n},a^{'}=f_2(a):forall i,a^{'}_{i}=(a_{i}+k_2)mod\,m)

(a^{''}=f_1circ f_2(a):forall i,a^{''}_{i}=(a_{(i+k_1)mod\, n}+k_2)mod\,m)

( herefore [a=f1circ f2(a)])等价于

(forall i,a_{i}=(a_{(i+k_1)mod\, n}+k_2)mod\,m)

我们根据这一性质将({0,1,2,...,n-1})划分为若干等价类

({{x|x=(i+k_1j)mod\,n,jin N}|iin [0,n)cap N})

其中,(k_1)是个定值

假如给定(i,x),求解方程(x=(i+k_1j) mod\,n)

若有解,则证明(x,i)在同一个等价类中

根据贝祖定理,该方程有解的等价条件为(gcd(k_1,n)|(x-i))

(xequiv i (mod\, gcd(k_1,n)))

这是一个典型的同余关系,一共有(gcd(k_1,n))个等价类,简写为(K),每个等价类的大小都是(frac{n}{gcd(k_1,n)}),简写为(L)

对于一个等价类({x|x=(i+k_1j)mod\,n,jin N})

我们可以把它写成({b_0,b_1,...,b_{L-1}})

其中(b_j=i+k_1j)

那么(a_{b_0}equiv a_{b_1}+k_2equiv a_{b_2}+2k_2equiv...equiv a_{b_0}+Lk_2 (mod \,m))

这说明(m|Lk_2)

等价于(frac{lcm(m,L)}{L}|k_2)

一旦(k_2)确定,那么只要确定了(a_0,a_1,...,a_{K-1}),其它的数也就确定了

因为(a_0,a_1,...,a_{K-1})是无关的,故有(m^K)种可能

故左式可以写成

(frac{1}{2nm}sum_{k_1=0}^{n-1}sum_{k_2=0}^{m-1}[frac{lcm(m,L)}{L}|k_2]m^K)

(K=gcd(k_1,n),L=frac{n}{K})

那么原式可以写成

(frac{1}{2nm}sum_{k_1=0}^{n-1}m^{gcd(k_1,n)}sum_{k_2=0}^{m-1}[frac{lcm(m,L)}{L}|k_2])

其中(sum_{k_2=0}^{m-1}[frac{lcm(m,L)}{L}|k_2]=frac{mL}{lcm(m,L)}=gcd(m,L)=gcd(m,frac{n}{gcd(k_1,n)}))

原式(=frac{1}{2nm}sum_{k_1=0}^{n-1}m^{gcd(k_1,n)}gcd(m,frac{n}{gcd(k_1,n)}))

直接计算这个式子的时间开销是很高的,我们需要对它进行一些变形

按照(gcd(k_1,n))的大小进行分类求和

原式(=frac{1}{2nm}sum_{t|n}m^{t}gcd(m,frac{n}{t})sum_{k_1=0}^{n-1}[t=gcd(k_1,n)])

其中(sum_{k_1=0}^{n-1}[t=gcd(k_1,n)]=sum_{i=0}^{frac{n}{t}-1}[1=gcd(i,frac{n}{t})])

(frac{n}{t}=1)时上式为(1)

(frac{n}{t}>1),那么上式为(sum_{i=1}^{frac{n}{t}-1}[1=gcd(i,frac{n}{t})]=sum_{i=1}^{frac{n}{t}}[1=gcd(i,frac{n}{t})]=varphi(frac{n}{t}))

故上式为(varphi(frac{n}{t}))

结论

原式为(frac{1}{2nm}sum_{t|n}m^{t}gcd(m,frac{n}{t})varphi(frac{n}{t}))

或者(frac{1}{2nm}sum_{t|n}m^{frac{n}{t}}gcd(m,t)varphi(t))

右侧一式的求和

对于右侧的求和式

(frac{1}{2nm}sum_{f_1in R imes{f_I}}sum_{f_2in A}sum_{ain S}[f_1circ f_2(a)=a])

我们可以先看最内层的求和式,那么(f_1,f_2)就已经是确定的置换了

不妨设(a^{''}=f_1(a^{'}):forall i,a^{''}_{i}=a^{'}_{(-i+k_1)mod\, n},a^{'}=f_2(a):forall i,a^{'}_{i}=(a_{i}+k_2)mod\,m)

(a^{''}=f_1circ f_2(a):forall i,a^{''}_{i}=(a_{(-i+k_1)mod\, n}+k_2)mod\,m)

( herefore [a=f1circ f2(a)])等价于(forall i,a_{i}=(a_{(-i+k_1)mod\, n}+k_2)mod\,m)

({0,1,2,...,n-1})划分成以下的等价类

({{x|x=i\,or\,x=(k_1-i)mod \, n}|iin{0,1,2,...,n-1}})

那么对于一个等价类,它要么含有(1)个元素,要么含有(2)个元素,我们根据它的性质进行了划分

1.(n)是奇数

因为(iequiv k_1-i(mod\,n))只有一个解,那么就只有(1)个等价类包含(1)个元素,其它的都是(2)个元素

所以有(frac{n-1}{2})个等价类含有(2)个元素,有(1)个等价类含有(1)个元素

对于包含(1)个元素的等价类({b_0}),有(a_{b_0}=(a_{b_0}+k_2)mod\,m)

(m|k_2)(k_2=0)是唯一的可能

(a_{b_0})(m)种可能

对于包含(2)个元素的等价类({b_1,b_2}),有(a_{b_1}=(a_{b_2}+k_2)mod\,m=(a_{b_1}+2k_2)mod\,m)

(m|2k_2),与(k_2=0)不矛盾

(a_{b_1}=a_{b_2}),它们有(m)种可能

故共有(m^{frac{n+1}{2}})种可能

原式为(frac{1}{2nm}sum_{k_1=0}^{n-1}m^{frac{n+1}{2}}=frac{1}{2nm}nm^{frac{n+1}{2}})

2.(n)是偶数,(m)是奇数

这个时候还要分两种情况讨论

I.(k_1)是奇数

此时(iequiv k_1-i(mod\,n))无解,因此所有的等价类都只有(2)个元素,一共有(frac{n}{2})个等价类

对于包含(2)个元素的等价类({b_1,b_2}),有(a_{b_1}=(a_{b_2}+k_2)mod\,m=(a_{b_1}+2k_2)mod\,m)

(m|2k_2)

由于(m)是奇数,故等价于(m|k_2),即(k_2=0)是唯一的可能性

(a_{b_1}=a_{b_2}),每个等价类都有(m)种可能性,故共有(m^{frac{n}{2}})

II.(k_1)是偶数

此时(iequiv k_1-i(mod\,n))只有(2)个解,(i=frac{k_1}{2},frac{k_1+n}{2}),因此有(2)个等价类有(1)个元素,(frac{n}{2}-1)个等价类有(2)个元素,一共有(frac{n}{2}+1)个等价类

对于包含(1)个元素的等价类({b_0}),有(a_{b_0}=(a_{b_0}+k_2)mod\,m)

(m|k_2)(k_2=0)是唯一的可能

(a_{b_0})(m)种可能

对于包含(2)个元素的等价类({b_1,b_2}),有(a_{b_1}=(a_{b_2}+k_2)mod\,m=(a_{b_1}+2k_2)mod\,m)

(m|2k_2),与(k_2=0)不矛盾

(a_{b_1}=a_{b_2}),它们有(m)种可能

故共有(m^{frac{n}{2}+1})种可能

综上,原式为(frac{1}{2nm}(frac{n}{2}m^{frac{n}{2}}+frac{n}{2}m^{frac{n}{2}+1})=frac{1}{2nm}frac{n}{2}(m+1)m^{frac{n}{2}})

3.(n)是偶数,(m)是偶数

这个时候还要分两种情况讨论

I.(k_1)是奇数

此时(iequiv k_1-i(mod\,n))无解,因此所有的等价类都只有(2)个元素,一共有(frac{n}{2})个等价类

对于包含(2)个元素的等价类({b_1,b_2}),有(a_{b_1}=(a_{b_2}+k_2)mod\,m=(a_{b_1}+2k_2)mod\,m)

(m|2k_2)

由于(m)是偶数,故有(k_2=0,frac{m}{2})两种情况

在确定了(a_{b_1})后,(a_{b_2})就确定了,每个等价类有(m)种可能性,故共有(m^{frac{n}{2}})

II.(k_1)是偶数

此时(iequiv k_1-i(mod\,n))只有(2)个解,(i=frac{k_1}{2},frac{k_1+n}{2}),因此有(2)个等价类有(1)个元素,(frac{n}{2}-1)个等价类有(2)个元素,一共有(frac{n}{2}+1)个等价类

对于包含(1)个元素的等价类({b_0}),有(a_{b_0}=(a_{b_0}+k_2)mod\,m)

(m|k_2)(k_2=0)是唯一的可能

(a_{b_0})(m)种可能

对于包含(2)个元素的等价类({b_1,b_2}),有(a_{b_1}=(a_{b_2}+k_2)mod\,m=(a_{b_1}+2k_2)mod\,m)

(m|2k_2),与(k_2=0)不矛盾

(a_{b_1}=a_{b_2}),它们有(m)种可能

故共有(m^{frac{n}{2}+1})种可能

综上,原式为(frac{1}{2nm}(2frac{n}{2}m^{frac{n}{2}}+frac{n}{2}m^{frac{n}{2}+1})=frac{1}{2nm}frac{n}{2}(m+2)m^{frac{n}{2}})

结论:

1.(n)是奇数时,原式为(frac{1}{2nm}nm^{frac{n+1}{2}})

2.(n)是偶数,(m)是奇数时,原式为(frac{1}{2nm}frac{n}{2}(m+1)m^{frac{n}{2}})

3.(n)是偶数,(m)是偶数时,原式为(frac{1}{2nm}frac{n}{2}(m+2)m^{frac{n}{2}})

编程实现

输入(n,m)后,对(n)分解质因数,分解出形如(n={p_1}^{q_1}*{p_2}^{q_2}*...*{p_k}^{q_k})的形式

然后用(dfs)枚举(n)的所有约数,在(dfs)的同时利用积性函数的性质计算(phi)

然后计算(sum_{t|n}m^{frac{n}{t}}gcd(m,t)varphi(t))

由于数据范围极大,推荐使用Miller-Rabin,Pollard-Rho算法,我参考的是这篇博客:

https://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/08/19/2646396.html

注意:(nle 1e18),它的质因子可能非常多,比如

(2^5*3^4*5^2*7*11*13*17*19*23*29*31*37*41=)

它的质因子就有高达((5+1)*(4+1)*(2+1)*2^{10}=92160)个,估计(nle 1e18)的因子的个数的上限很可能是在(1e5)级别,所以如果要进行存储这些因子的话,一定要把内存开得足够大,比如(5e5)

如果数组太小,就会产生运行错误,当然也可能不会表现为运行错误,而是运行超时。

之后分类讨论

1.(n)是奇数时,答案加上(nm^{frac{n+1}{2}})

2.(n)是偶数,(m)是奇数时,答案加上(frac{n}{2}(m+1)m^{frac{n}{2}})

3.(n)是偶数,(m)是偶数时,答案加上(frac{n}{2}(m+2)m^{frac{n}{2}})

最后计算(2nm)的逆元,在答案上乘以该逆元即可,题目保证(n,m)不被(998244353)整除,逆元一定存在

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
using namespace std;
typedef long long ll;
unsigned long long ran()
{
	unsigned long long x=0; 
	for(int i=0;i<8;i++)
	{
		int a=rand()%256;
		x=x*256+a;
	}
	if(x>=(1ull<<63))
	{
		x-=1ull<<63;
	}
	return x;
}
//****************************************************************
// Miller_Rabin 算法进行素数测试
//速度快,而且可以判断 <2^63的数
//****************************************************************
const int S=20;//随机算法判定次数,S越大,判错概率越小


//计算 (a*b)%c.   a,b都是long long的数,直接相乘可能溢出的
//  a,b,c <2^63
long long mult_mod(long long a,long long b,long long c)
{
    a%=c;
    b%=c;
    long long ret=0;
    while(b)
    {
        if(b&1){ret+=a;ret%=c;}
        a<<=1;
        if(a>=c)a%=c;
        b>>=1;
    }
    return ret;
}



//计算  x^n %c
long long pow_mod(long long x,long long n,long long mod)//x^n%c
{
    if(n==1)return x%mod;
    x%=mod;
    long long tmp=x;
    long long ret=1;
    while(n)
    {
        if(n&1) ret=mult_mod(ret,tmp,mod);
        tmp=mult_mod(tmp,tmp,mod);
        n>>=1;
    }
    return ret;
}

//以a为基,n-1=x*2^t      a^(n-1)=1(mod n)  验证n是不是合数
//一定是合数返回true,不一定返回false
bool check(long long a,long long n,long long x,long long t)
{
    long long ret=pow_mod(a,x,n);
    long long last=ret;
    for(int i=1;i<=t;i++)
    {
        ret=mult_mod(ret,ret,n);
        if(ret==1&&last!=1&&last!=n-1) return true;//合数
        last=ret;
    }
    if(ret!=1) return true;
    return false;
}

// Miller_Rabin()算法素数判定
//是素数返回true.(可能是伪素数,但概率极小)
//合数返回false;

bool Miller_Rabin(long long n)
{
    if(n<2)return false;
    if(n==2)return true;
    if((n&1)==0) return false;//偶数
    long long x=n-1;
    long long t=0;
    while((x&1)==0){x>>=1;t++;}
    for(int i=0;i<S;i++)
    {
        long long a=ran()%(n-1)+1;//rand()需要stdlib.h头文件
        if(check(a,n,x,t))
            return false;//合数
    }
    return true;
}


//************************************************
//pollard_rho 算法进行质因数分解
//************************************************
long long factor[100];//质因数分解结果(刚返回时是无序的)
int tol;//质因数的个数。数组小标从0开始

long long gcd(long long a,long long b)
{
    if(a==0)return 1;//???????
    if(a<0) return gcd(-a,b);
    while(b)
    {
        long long t=a%b;
        a=b;
        b=t;
    }
    return a;
}

long long Pollard_rho(long long x,long long c)
{
    long long i=1,k=2;
    long long x0=ran()%x;
    long long y=x0;
    while(1)
    {
        i++;
        x0=(mult_mod(x0,x0,x)+c)%x;
        long long d=gcd(y-x0,x);
        if(d!=1&&d!=x) return d;
        if(y==x0) return x;
        if(i==k){y=x0;k+=k;}
    }
}
//对n进行素因子分解
void findfac(long long n)
{
    if(Miller_Rabin(n))//素数
    {
        factor[++tol]=n;
        return;
    }
    long long p=n;
    while(p>=n)p=Pollard_rho(p,rand()%(n-1)+1);
    findfac(p);
    findfac(n/p);
}
typedef struct {
	ll p, num;//p:质数的值,num:对应的次数
}Point;
Point fa[1024];
int fenjie(ll n)
{
	tol=0;
	findfac(n);//输出所有质因子(有重复)
	sort(factor+1, factor + tol + 1);
	ll num = 1;
	int cnt = 0;//0 - (cnt-1)
	fa[0].p = factor[1];
	factor[tol + 1] = -1;
	for (int i = 2; i <= tol + 1; i++) {
		if (factor[i] == factor[i - 1]) {
			num++;
		}
		else {
			fa[cnt].num = num;
			cnt++;
			num = 1;
			fa[cnt].p = factor[i];
		}
	}
	return cnt;
}
const ll mod=998244353;
ll qpow(ll a,ll n)//普通的快速幂
{
	a%=mod;
	n%=(mod-1);
	ll ans=1;
	while(n)
	{
		if(n&1)
		{
			ans=ans*a%mod;
		}
		a=a*a%mod;
		n>>=1;
	}
	return ans;
}
ll inv(ll x)//乘法逆元计算
{
	return qpow(x,mod-2);
}
ll yinshu[500000];
ll phi_div[500000];//让phi_div[i]=phi(yinshu[i])
void div(int now,int prime,ll num,ll phi,int &cnt)//now:当前处理到第几个因数
{//prime:质因子的种类数,num:当前的因子大小,phi:phi(num)的大小,cnt:第几个因子(dfs序与因子大小无关)
	if(now==prime)
	{
		yinshu[++cnt]=num;
		phi_div[cnt]=phi;
		return ;
	}
	ll times=1;
	ll pow=1;
	for(int i=0;i<=fa[now].num;i++)
	{
		if(i==1)times=(fa[now].p-1)%mod;
		else if(i>1)times=times*(fa[now].p%mod)%mod;
		if(i>0)pow=pow*fa[now].p;
		div(now+1,prime,num*pow,phi*times%mod,cnt);//phi这个参数其实也可以不取模
	}
}
void solve()
{
	ll n,m;
	scanf("%lld%lld",&n,&m);
	int cnt=fenjie(n);
	ll ans=0;
	int num_div=0;
	
	div(0,cnt,1,1,num_div);
	for(int i=1;i<=num_div;i++)//注意:参与运算的元素如果可能超过1e9,就要先取模
	{
		ll k=yinshu[i];
		ans=(ans+(gcd(m,k)%mod)*qpow(m,n/k)%mod*phi_div[i])%mod;
	}
	if(n&1)//注意:参与运算的元素如果可能超过1e9,就要先取模
	{
		ans=(ans+(n%mod)*qpow(m,(n+1)/2))%mod;
	}
	else if(m&1)//注意:参与运算的元素如果可能超过1e9,就要先取模
	{
		ans=(ans+(n/2%mod)*qpow(m,n/2)%mod*((m+1)%mod))%mod;
	}
	else//注意:参与运算的元素如果可能超过1e9,就要先取模
	{
		ans=(ans+(n/2%mod)*qpow(m,n/2)%mod*((m+2)%mod))%mod;
	}
	ll temp=2ll*n%mod*(m%mod)%mod;//算逆元的时候也不要忘记取模
	ans=ans*inv(temp)%mod;
	printf("%lld
",ans);
}
int main()
{
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)solve();
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/ssdfzhyf/p/14533929.html