CF1151FSonya and Informatics

给一个长度为 n$ (n\leq 100)$的 \(0/1\) 串,进行 k\((k \leq 10^9)\)次操作,每次操作选择两个位置 \((i,j)\)\((i < j)\),交换$ i,j$ 上的数,求 \(k\) 次操作后,该 \(0/1\) 串变成非降序列的概率,答案对 \(10^9+7\) 取模。

首先这道题目我们可以想出来一下比较朴素的DP

我们设\(sum_0\)为原列中\(0\)个数

我们发现我们不关心序列长什么样子

只关心前\(sum_0\)个数中\(0\)个个数

设\(f_{i,j}\)表示前\(i\)次操作之后,还有\(j\)个\(0\)的方案数

概率可以转化为

\[\frac{f_{k,sum_0}}{\sum_{i = 0}^{sum_0} f_{k,i}}
\]

转移就是

设\(c = \frac{n*(n - 1)}{2}\)表示总的可能情况

\[f_{i,j} += f_{i - 1,j - 1}+(sum_0 - (j - 1)) * (sum_0 - (j - 1))
\]

把一个前面的\(1\)换成\(0\)前部分有\(sum_0- (j - 1)\)个\(1\),后一部分有\(sum_0 - (j - 1)\)个\(0\),两两配对的方案数

\[f_{i,j} += f_{i - 1,j + 1} + (j + 1) * (sum_1 - (sum_0 - (j + 1)))
\]

把一个前面的\(0\)换成\(1\),组合意义类似上面

\[f_{i,j} += f_{i - 1,j} + (c - v_1 - v_2)
\]

\(v_1,v_2\)就是上面两个式子的后面部分

表示没有对前面的\(0\)的数目产生影响

这之后我们观察一下这个转移每次转移只和\(j\)有关

我们考虑使用矩阵去优化这个东西

\[\left[\begin{array}{ccccc}{f_{0}[0]} & {f_{-1}[1]} & {0} & {\dots} & {0} \\ {f_{+1}[0]} & {f_{0}[1]} & {f_{-1}[2]} & {\dots} & {0} \\ {0} & {f_{+1}[1]} & {f_{0}[2]} & {\dots} & {0} \\ {\dots} & {\dots} & {\dots} & {\dots} & {\dots}\\{0}&{0}&{0}&{\dots} &{f_0[n]}\end{array}\right]
\left[\begin{array}{c}{d p[0]} \\ {d p[1]} \\ {d p[2]} \\ {\cdots} \\ {d p[n]}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{d p[0]} \\ {d p[1]} \\ {d p[2]} \\ {\cdots} \\ {d p[n]}\end{array}\right]
\]

大约是这个样子

我们这样就完成了一次转移

\(k\)很大

我们直接上矩阵快速幂就可以了

\(\mathcal{O}\left(n^{3} \log k\right)\)

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cctype>
#include<vector>
#include<ctime>
#include<cmath>
#define LL long long
#define pii pair<int,int>
#define mk make_pair
#define fi first
#define se second
using namespace std;
const int N = 105;
const LL mod = 1e9 + 7;
int n,k;
int a[N];
LL sum0,sum1;
inline int read(){
int v = 0,c = 1;char ch = getchar();
while(!isdigit(ch)){
if(ch == '-') c = -1;
ch = getchar();
}
while(isdigit(ch)){
v = v * 10 + ch - 48;
ch = getchar();
}
return v * c;
}
inline LL up(LL x){
if(x >= mod) x -= mod;
return x;
}
inline LL down(LL x){
if(x < 0) x += mod;
return x;
}
struct Ma{
LL a[N][N];
LL *operator[](int i){return a[i];}
inline void clear(){memset(a,0,sizeof(a));}
friend Ma operator * (Ma x,Ma y){
Ma c;c.clear();
for(int i = 0;i <= n;++i)
for(int j = 0;j <= n;++j)
for(int k = 0;k <= n;++k)
c.a[i][j] = (c.a[i][j] + (x.a[i][k] * y.a[k][j])) % mod;
return c;
}
};
Ma s,ss;
inline Ma quick(Ma x,int y){
Ma res;
for(int i = 0;i <= n;++i) res[i][i] = 1;
while(y){
if(y & 1) res = res * x;
y >>= 1;
x = x * x;
}
return res;
}
Ma dp;
LL inv;
inline LL p3(LL x){
return x * (sum0 - (sum1 - x)) % mod;
}
inline LL p2(LL x){
LL v1 = sum1 * (sum1 - 1) / 2;
LL v2 = sum0 * (sum0 - 1) / 2;
LL v3 = x * (sum1 - x) % mod;
LL v4 = (sum1 - x) * (sum0 - (sum1 - x)) % mod;
return (v1 + v2 + v3 + v4) % mod;
}
inline LL p1(LL x){
return (sum1 - x) * (sum1 - x) % mod;
}
inline LL quickmul(LL x,LL y){
LL res = 1;
while(y){
if(y & 1) res = res * x % mod;
x = x * x % mod;
y >>= 1;
}
return res;
}
int main(){
n = read(),k = read();
for(int i = 1;i <= n;++i){
a[i] = read() ^ 1;
sum0 += (a[i] == 0);
sum1 += (a[i] == 1);
}
LL t = 0;
for(int i = 1;i <= sum1;++i) t += (a[i] == 1);
dp[t][0] = 1;
for(int i = 0;i <= sum1;++i){
if(i > 0) ss.a[i][i - 1] = p1(i - 1);
ss.a[i][i] = p2(i);
if(i + 1 <= sum1) ss.a[i][i + 1] = p3(i + 1);
}
Ma ans = quick(ss,k) * dp;
Ma aa = quick(ss,k);
LL res = 0;
for(int i = 0;i <= sum1;++i) res = (res + ans[i][0]) % mod;
printf("%lld\n",ans[sum1][0] * quickmul(res,mod - 2) % mod);
return 0;
}

CF1151FSonya and Informatics的更多相关文章

  1. Python for Informatics 第11章 正则表达式六(译)

    注:文章原文为Dr. Charles Severance 的 <Python for Informatics>.文中代码用3.4版改写,并在本机测试通过. 11.7 调试 Python有一 ...

  2. Python for Informatics 第11章 正则表达式五(译)

    注:文章原文为Dr. Charles Severance 的 <Python for Informatics>.文中代码用3.4版改写,并在本机测试通过. 11.4 转义字符 之前我们在正 ...

  3. Python for Informatics 第11章 正则表达式四(译)

    注:文章原文为Dr. Charles Severance 的 <Python for Informatics>.文中代码用3.4版改写,并在本机测试通过. 11.3 组合查询和抽取 如果我 ...

  4. Python for Informatics 第11章 正则表达式三(译)

    注:文章原文为Dr. Charles Severance 的 <Python for Informatics>.文中代码用3.4版改写,并在本机测试通过. 11.2 用正则表达式抽取数据 ...

  5. Python for Informatics 第11章 正则表达式二(译)

    注:文章原文为Dr. Charles Severance 的 <Python for Informatics>.文中代码用3.4版改写,并在本机测试通过. 11.1 正则表达式的字符匹配 ...

  6. Python for Informatics 第11章 正则表达式一(译)

    注:文章原文为Dr. Charles Severance 的 <Python for Informatics>.文中代码用3.4版改写,并在本机测试通过. 目前为止,我们一直在通读文件,查 ...

  7. 【CF1151F】Sonya and Informatics(动态规划,矩阵快速幂)

    [CF1151F]Sonya and Informatics(动态规划,矩阵快速幂) 题面 CF 题解 考虑一个暴力\(dp\).假设有\(m\)个\(0\),\(n-m\)个\(1\).设\(f[i ...

  8. Protocol Informatics (PI项目)【基于网络轨迹的协议逆向工程文献学习】

    Protocol Informatics[基于网络轨迹的协议逆向工程文献学习]by tsy 声明: 1)本报告由博客园bitpeach撰写,版权所有,免费转载,请注明出处,并请勿作商业用途.恕作者著作 ...

  9. Nastya Studies Informatics CodeForces - 992B (大整数)

    B. Nastya Studies Informatics time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input ...

随机推荐

  1. iOS 小 Tip:优化侧滑返回与 ScrollView 的兼容性

    http://www.cocoachina.com/ios/20150909/13369.html 作者:@周楷雯Kevin 授权本站转载. 倘若在 ViewController 中添加了一个 Tab ...

  2. Notepad++搜索中的正则应用

    假设要查找文件中所有tppabs="*****" 类型的代码 tppabs="http://www.******.com/templates/Alen/Css/Main. ...

  3. 使用Velero Restic快速完成云原生应用迁移至ACK集群

    本文记录使用Velero Restic快速完成云原生应用迁移至ACK集群的实践过程. 0. 实践步骤概览 (1)创建GKE集群(或自建Kubernetes集群)(2)在GKE集群上部署示例应用Jenk ...

  4. 阿里云MaxCompute 2019-6月刊

    您好,MaxCompute 2019.6月刊为您带来6月产品.技术最新动态,欢迎阅读. 导读 [功能发布]6月产品重要发布 [文档更新]6月重要文档更新推荐 [干货精选]6月精选技术文章推荐 [活动回 ...

  5. mysql中bigint、int、mediumint、smallint与tinyint的取值范围

    https://blog.csdn.net/github_39110707/article/details/74277381 mysql数据库设计,其中对性能优化,字段类型很重要,下面对bigint. ...

  6. 文字渐变效果:图层中的mask属性

    http://www.cocoachina.com/ios/20150716/12571.html 前言 已经很久没写blog了,最近发生了太多事情,失去了生命中一位很重要的成员,使我不得不放下对技术 ...

  7. "不用谢" 的11种表达

    说Thank you ,机械版的反应you are welcome.虽然没错,但实在太老掉牙,在国外使用率不高: 随性,不足挂齿的小事 Not a problem 别放在心上 Any time 有事随 ...

  8. @topcoder - SRM577D1L3@ XorAndSum

    目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 给出 N 个数,每次操作可以任意选择两个数,将其中一个替换为两个 ...

  9. css实现简单的页面自适应宽度

    1.css样式.lgn{ width:500px; height:20px;}.item_left_yd{ float: left; display: inline-block; width:240p ...

  10. 基于jQuery+JSON的省市联动效果

    省市区联动下拉效果在WEB应用中使用非常广泛,尤其在一些会员信息系统.电商网站最为常见,开发者一般使用AJAX实现无刷新下拉联动. 本文将讲述利用jQuery插件,通过读取JSON数据,实现无刷新动态 ...