前置芝士的光速幂技巧。
本题解不是正解,和正解唯一的差别在于对幂的处理。
我们能够发现有:
\[F(n,m,k)=\frac 1 n \binom {n+m-1} m
\]
证明见这里。
然后我们开始推柿子:
\[\prod_{i=1}^n\prod_{j=1}^m\prod_{x=0}^k(\frac 1 i \binom {i+j-1} j )^{[\gcd(i,j)=1]}
\]
\[(\prod_{i=1}^n\prod_{j=1}^m(\frac {(i+j-1)!} {i!j!})^{[\gcd(i,j)=1]})^{k+1}
\]
此时我们可以把答案拆成两部分:
\[\prod_{i=1}^n\prod_{j=1}^m((i+j-1)!)^{[\gcd(i,j)=1]}
\]
\[\prod_{i=1}^n\prod_{j=1}^m(i!j!)^{[\gcd(i,j)=1]}
\]
1
\[\prod_{i=1}^n\prod_{j=1}^m((i+j-1)!)^{\sum_{d|i,d|j}\mu(d)}
\]
\[\prod_{d=1}^n\prod_{i=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor}\prod_{j=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (di+dj-1)!^{\mu(d)}
\]
\[\prod_{d=1}^n\prod_{i=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor}\prod_{j=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} \frac {(d(i+j))!^{\mu(d)}} {(d(i+j))^{\mu(d)}}
\]
1.1
\[\prod_{d=1}^n\prod_{i=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor}\prod_{j=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} {(d(i+j))!^{\mu(d)}}
\]
真正的毒瘤。
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{{\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor}}(dk)!^{num_{{\lfloor \frac n d \rfloor},{\lfloor \frac m d \rfloor}}[k]\mu(d)}
\]
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor}(dk)!^{(k-1)\mu(d)} \times\prod_{k={\lfloor \frac n d \rfloor}+1}^{{\lfloor \frac m d \rfloor}} (dk)!^{{\lfloor \frac n d \rfloor}\mu(d)} \times \prod_{k={\lfloor \frac m d \rfloor}+1}^{{\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor}} (dk)!^{({\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor}-k+1)\mu(d)}
\]
1.1.1
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor} (dk)!^{(k-1)\mu(d)}
\]
\[\prod_{d=1}^nd!^{\sum_{k|d} k \mu(\frac d k)} \div \prod_{d=1}^n d!^{\sum_{k|d}\mu(\frac d k)}
\]
\[\prod_{d=1}^nd!^{\varphi(d)}
\]
有趣的一点是,这玩意儿和 \(\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor} (dk)!^{k\mu(d)}\) 是一个东西。以及这玩意儿和后面的 \(1.1.3.1\) 是一样的,所以可以不用推。。。
1.1.2
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k={\lfloor \frac n d \rfloor}+1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (dk)^{{\lfloor \frac n d \rfloor}\mu(d)}
\]
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (dk)^{{\lfloor \frac n d \rfloor}\mu(d)} \div \prod_{k=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor} (dk)!^{{\lfloor \frac n d \rfloor}\mu(d)}
\]
右边:
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor} (dk)!^{\mu(d){\lfloor \frac n d \rfloor}}
\]
\[\prod_{d=1}^n(\prod_{k=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor} (dk)!^{\mu(d)})^{\lfloor \frac n d \rfloor}
\]
设:
\[f_1(d,n)=\prod_{k=1}^n(dk)!^{\mu(d)}
\]
可以发现:
\[f_1(d,n)=f_1(d,n-1) \times (dn)!^{\mu(d)}
\]
\((dn)!^{mu(d)}\) 用光速幂搞定,(这里的 \(dn\) 一定不大于数据范围)就可以 \(O(n\log n)\) 递推 \(f_1\) 了。
这一部分最终能够推得:
\[\prod_{d=1}^n f_1(d,{\lfloor \frac n d \rfloor})^{\lfloor \frac n d \rfloor}
\]
对 \(f_1\) 在第二维度上做前缀积即可整除分块带走。
左边的和右边的是一样的,就不再论述了。
1.1.3
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k={\lfloor \frac m d \rfloor}+1}^{{\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor}} (dk)!^{({\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor}-k+1)\mu(d)}
\]
它 是 毒 瘤
首先拆一下:
\[\prod_{d=1}^n((\prod_{k=1}^{{\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor}} (dk)!^{({\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor})\mu(d)} \div \prod_{k=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (dk)!^{({\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor})\mu(d)})
\]
\[\div (\prod_{k=1}^{{\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor}} (dk)!^{k\mu(d)} \div \prod_{k=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (dk)!^{k\mu(d)})
\]
\[\times (\prod_{k=1}^{{\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor}} (dk)!^{\mu(d)} \div \prod_{k=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (dk)!^{\mu(d)}))
\]
后面四个好像容易一些,先搞后面四个。
1.1.3.1
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor}(dk)!^{k\mu(d)}
\]
设:
\[f_2(d,n)=\prod_{k=1}^n(dk)!^{k\mu(d)}
\]
明显有:
\[f_2(d,n)=f_2(d,n-1) \times (dn)!^{n\mu(d)}
\]
和 \(f_1\) 一样即可以 \(O(n\log n)\) 处理这玩意儿。
1.1.3.2
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (dk)!^{\mu(d)}
\]
你发现这玩意儿就是 \(f_1\),所以可以直接草了。
1.1.3.3
\[\prod_{d=1}^n\prod_{k=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (dk)!^{({\lfloor \frac n d \rfloor}+{\lfloor \frac m d \rfloor})\mu(d)}
\]
这玩意儿好像就只是 \(f_1\) 加上了一个幂?用一个光速幂就可以带走了。
1.2
\[\prod_{d=1}^n\prod_{i=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor}\prod_{j=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} {(d(i+j))^{\mu(d)}}
\]
这一部分几乎和 \(1.1\) 是相同的,所以不再论述,将 \((dk)!\) 换成 \((dk)\) 即可。
2
\[\prod_{i=1}^n\prod_{j=1}^m(i!j!)^{\sum_{d|i,d|j} \mu(d)}
\]
其实这一部分明显比前面简单得多,以至于我前面刚写完就以为整个题解写完了(
\[\prod_{d=1}^n\prod_{i=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor}\prod_{i=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor}(di)!^{\mu(d)}(dj)!^{\mu(d)}
\]
\[\prod_{d=1}^n(\prod_{i=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor}(di)!^{\mu(d){\lfloor \frac m d \rfloor}} \times \prod_{i=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor}(dj)!^{\mu(d){\lfloor \frac n d \rfloor}})
\]
\[\prod_{d=1}^n(\prod_{i=1}^{\lfloor \frac n d \rfloor} (di)!^{\mu(d)})^{\lfloor \frac m d \rfloor} \times (\prod_{d=1}^n \prod_{j=1}^{\lfloor \frac m d \rfloor} (dj)!^{\mu(d)})^{\lfloor \frac n d \rfloor}
\]
我们发现这玩意儿就是 \(f_3\),直接光速幂即可。
虽然复杂度是 \(O(n^{\frac 5 4}\log n+T\sqrt n)\) 的,但是常数巨大。。。
以及,光速幂空间过大,所以可能需要 \(\rm vector\) 来实现,以及离线卡常。
来想想需要对哪些东西预处理光速幂
\(f_1\)和 \(1.2\) 中的 “\(f_1\)”。长度分别为 \(O(n\log n)\) 和 \(O(n\log n)\)。
对二者同时光速幂。注意光速幂离线后一共有 \(O(n\log n)\) 个底数,对其分块后可以卡进 cache,对上面的二者同步预处理光速幂即可。
- 2016 华南师大ACM校赛 SCNUCPC 非官方题解
我要举报本次校赛出题人的消极出题!!! 官方题解请戳:http://3.scnuacm2015.sinaapp.com/?p=89(其实就是一堆代码没有题解) A. 树链剖分数据结构板题 题目大意:我 ...
- noip2016十连测题解
以下代码为了阅读方便,省去以下头文件: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #incl ...
- BZOJ-2561-最小生成树 题解(最小割)
2561: 最小生成树(题解) Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 1628 Solved: 786 传送门:http://www.lyd ...
- Codeforces Round #353 (Div. 2) ABCDE 题解 python
Problems # Name A Infinite Sequence standard input/output 1 s, 256 MB x3509 B Restoring P ...
- 哈尔滨理工大学ACM全国邀请赛(网络同步赛)题解
题目链接 提交连接:http://acm-software.hrbust.edu.cn/problemset.php?page=5 1470-1482 只做出来四道比较水的题目,还需要加强中等题的训练 ...
- 2016ACM青岛区域赛题解
A.Relic Discovery_hdu5982 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Jav ...
- poj1399 hoj1037 Direct Visibility 题解 (宽搜)
http://poj.org/problem?id=1399 http://acm.hit.edu.cn/hoj/problem/view?id=1037 题意: 在一个最多200*200的minec ...
- 网络流n题 题解
学会了网络流,就经常闲的没事儿刷网络流--于是乎来一发题解. 1. COGS2093 花园的守护之神 题意:给定一个带权无向图,问至少删除多少条边才能使得s-t最短路的长度变长. 用Dijkstra或 ...
- CF100965C题解..
求方程 \[ \begin{array}\\ \sum_{i=1}^n x_i & \equiv & a_1 \pmod{p} \\ \sum_{i=1}^n x_i^2 & ...
随机推荐
- 开源项目实现多线程下载 (xutils)
public void download(View v){ EditText et_url = (EditText) findViewById(R.id.et_url); ...
- JMeter压力测试简单使用
原创:转载需注明原创地址 https://www.cnblogs.com/fanerwei222/p/11915535.html JMeter压力测试简单使用: 我们可以使用JMeter来测试一下自己 ...
- Pandas常用操作 - 新增数据列
初始化测试数据 df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Nancy', 'Tony', 'Tim', 'Jack', 'Lucy'], 'stu_age': [17, 16, ...
- java中将SimpleDateFormat类型转换成Date类型
try {String dateString = "2009-08-02 13:43:00";DateFormat df = SimpleDateFormat("yyyy ...
- 小程序"errcode":41002错误问题如何解决?
我的问题是:小程序在本地测试的时候是没有问题的,但是当我扫开发者中的项目中的二维码手机浏览测试的时候发现是没有数据的,然后调试工具中出现: {"errcode":41002,&qu ...
- Dapp开发petshop——truffle官方例程
truffle-pet-shop pet-shop是truffle的官方例程. 之前参考https://learnblockchain.cn/2018/01/12/first-dapp/的中文教程,但 ...
- 《深度探索C++对象模型》第一章 | 关于对象
C++对象模式 非静态数据成员放置在每个类对象内,静态数据成员则被放置在所有类对象之外.静态和非静态的成员函数也被放置在所有类对象之外.每个类产生一堆指向虚函数的指针,放在虚表(vtbl)中.每个类对 ...
- tip2:Linux系统相关命令使用
好记忆不如烂笔头,很多东西不常用突然要用就是记得相关的命令但是具体就不确定了,本文记录个人不常用同时偶尔用到但不确定或者记不住的内容. 一.用户管理 这组个人使用频率不高,知道同时记不住具体涉及的系统 ...
- 『无为则无心』Python面向对象 — 55、多层继承和继承中的私有成员
目录 1.Python支持多层继承 (1)多层继承实现 (2)多层继承和多重继承区别 2.继承中的私有成员 (1)继承中父类私有属性和私有方法 (2)获取和修改私有属性值 1.Python支持多层继承 ...
- 【C#基础概念】常量
常量的定义 常量是在编译时设置其值并且永远不能更改其值的字段. 使用常量可以为特殊值提供有意义的名称,而不是数字文本 常量是不可变的值,在编译时是已知的,在程序的生命周期内不会改变. 常量使用 con ...