#509. 「LibreOJ NOI Round #1」动态几何问题
下面给出部分分做法和满分做法
有一些奇妙的方法可以拿到同样多的分数,本蒟蒻只能介绍几种常见的做法
如果您想拿18分左右,需要了解:质因数分解
如果您想拿30分左右,需要了解:一种较快的筛法
如果您想拿70分左右,需要了解:莫比乌斯反演+杜教筛+整除分块+容斥
如果您想拿100分,需要了解:线性筛+杜教筛+莫比乌斯函数+狄利克雷卷积+推式子+微积分+整除分块
这时候如果您还想做这道题的话。。。
18分做法
首先N=1 时,就是求不超过 M的完全平方数有多少个,直接输出\(\lfloor \sqrt{M} \rfloor\)就好啦。
将 a中的最大完全平方因子除去以后所得的数记为 A
将 b中的最大完全平方因子除去以后所得的数记为 B
因为ab是完全平方数,所以AB是完全平方数,因为A,B只含一次方的质因数,所以A=B
枚举a,由于 a/A是 a的约数中最大的完全平方数,可以枚举不超过a 的所有完全平方数求出 a的最大平方约数(或把a 分解质因数)来计算出A
b一定是A的完全平方数倍,A固定时b的取值一共有 \(\lfloor \sqrt{M / A} \rfloor\)个。
时间复杂度:O((N⋅ $\sqrt{N} $)
30分做法
枚举A,计算有多少组对应的有序数对(a,b)。
A只能取不包含平方因子的数,只需让 a/A,b/A为完全平方数,并且 \(1 \leq a \leq N, 1 \leq b \leq M\) 。
当 A确定时,a,b可以取的值的即分别不超过 \(\lfloor N / A\rfloor\) 和 \(\lfloor M / A \rfloor\) 的完全平方数,即分别有 \(\big\lfloor\sqrt{\lfloor N / A \rfloor}\big\rfloor\)和 \(\big\lfloor\sqrt{\lfloor M / A \rfloor}\big\rfloor\)种取值
A即不超过 \(\min(N,M)\)的不包含平方因子的数。可以用筛法求出来
把所有(大于1的)完全平方数的倍数筛掉,剩下的就是不包含平方因子的数。
时间复杂度是O( \(\min(N, M)\))
然后枚举 A,将对应的 a和b 的数量乘起来(即 \(\big\lfloor\sqrt{\lfloor N / d \rfloor}\big\rfloor \times \big\lfloor\sqrt{\lfloor M / d \rfloor}\big\rfloor\))计入答案。
时间复杂度: O(\(\min(N, M))\))。
大约70分的做法
不妨设 \(N \leq M\)
考虑枚举数对 a和 b的最大公约数,设为d。则a/d与b/d 必须是互质的完全平方数,于是我们可以统计\([1, \lfloor \sqrt{\frac N d} \rfloor]\)与\([1, \lfloor \sqrt{\frac M d} \rfloor]\)中互质数的对数。
答案就是 \(\sum _d \sum _i ^ {\lfloor \sqrt{\frac N d} \rfloor} \sum _j ^ {\lfloor \sqrt{\frac M d} \rfloor}[ \gcd (i, j) = 1]\)
是一个经典的莫比乌斯反演问题;于是我们在\(\sqrt{N}\)范围线性筛,再对d分块处理。时间O(\(\sqrt{N}\cdot 大常数\))
优秀的话可以拿到95分
(开始乱搞)
大约70分做法(懒得写那么多惹,有的地方默认M,N同级)
根据上文易知答案 =\(\sum_{x=1}^{\min(N, M)} \mu^2(x) \cdot \big\lfloor\sqrt{\lfloor N / x \rfloor}\big\rfloor \cdot \big\lfloor\sqrt{\lfloor M / x \rfloor}\big\rfloor\)
根据容斥原理,\(\mu^2\)的前缀和 $ \sum_{x=1}^{n} \mu^2(x) = \sum_{i=1}^{\lfloor \sqrt{n} \rfloor} \mu(i) \cdot \lfloor \frac{n}{i^2} \rfloor $
你发现$\lfloor\frac{n}{i^2} \rfloor $可以整除分块
O(\(\n^{1/3}\))的时间复杂度内计算
可以整除分块\(\big\lfloor\sqrt{\lfloor N / x \rfloor}\big\rfloor \cdot \big\lfloor\sqrt{\lfloor M / x \rfloor}\big\rfloor\)
用线性筛预处理\(\sqrt{N}\) 以内的\(\mu\) 的前缀和,\(\mu^2\)的前缀和
\(\big\lfloor\sqrt{\lfloor N / x \rfloor}\big\rfloor\)一共改变了 \(O(N^{1/3})\)次值,所以 \(\big\lfloor\sqrt{\lfloor N / x \rfloor} \big\rfloor \cdot \big\lfloor\sqrt{\lfloor M / x \rfloor}\big\rfloor\) 一共改变了 \(O(\min(M^{1/3}+N^{1/3}, min(M,N)))\) 次值
为什么呢?
张老师给出的证明:
如果\(\min(M^{1/3}+N^{1/3}, min(M,N))\)大约是我们需要计算 \(\mu^2\)的前缀和的次数。
如果计算 \(\mu^2\)的前缀和的复杂度为 \(O(N^{1/3})\)
这个算法的时间复杂度约为\(O(N^{1/3} \cdot min(M^{1/3}+N^{1/3}, min(M+N)\big) \big)\)
感觉很虚,优化得和没有优化一样
仔细计算时间:
对\(n=1\) 到 \(O(\min(M^{1/3}+N^{1/3}, min(M+N)))\)计算 \(\sum_{x=1}^{n} \mu^2(x)\)
时间复杂度约为 \(O\left(\int_1^{\min(M^{1/3},N)} x^{1/3} \mathrm{d}x\right) = O\left(\min(M^{4/9}, N^{4/3})\right)\)
然后对 $\sqrt{M / n} = \sqrt{M / N} \(到\) M^{1/3}
$ 计算 \(\sum_{x=1}^{n} \mu^2(x)\)
时间复杂度为 \(O\left(\int_{\sqrt{M/N}}^{M^{1/3}} M^{1/3}x^{-2/3} \mathrm{d}x\right) = O\left(\min(M^{4/9},M^{1/2}) - M^{1/2}N^{-1/6}\right)\)
所以,当 \(\max(N,M) > \left(\min(N,M)\right)^3\)
时,时间复杂度为 \(O\left(\left(\min(N,M)\right)^{4/3}\right)\)
而且因为一部分\(\mu^2\)已经预处理了,所以实际的时间复杂度还会小一些
大约90分做法
(题解太长,我有点不想写了)
发现上一个的算法的问题在于空间
令线性筛预处理范围 \(S < \sqrt{N}\)
记 \(\sum\mu(n) = \sum_{x=1}^{n} \mu(x), \sum\mu^2(n) = \sum_{x=1}^{n} \mu^2(x)\)
我们需要计算这些$ \mu^2$的前缀和: \(\sum\mu^2(N)\)
\(\sum\mu^2\left(\left\lfloor \frac{M}{\left(\lfloor\sqrt{M / N}\rfloor + 1\right)^2} \right\rfloor\right),\)
$ \sum\mu^2\left(\left\lfloor \frac{M}{\left(\lfloor\sqrt{M / N}\rfloor + 2\right)^2} \right\rfloor\right), $
\(\dots\)
和形如 \(\sum\mu^2(\lfloor \frac{N}{\dots} \rfloor)\) 的前缀和
计算 \(\mu^2\)的前缀和的过程: \(\sum\mu^2(n) = \sum_{i=1}^{\lfloor \sqrt{n} \rfloor} \mu(i) \cdot \lfloor \frac{n}{i^2} \rfloor\)
所以在计算 \(\sum\mu^2(n)\)时需要求 \(\sum\mu(\lfloor \sqrt{n} \rfloor), \sum\mu(\lfloor \sqrt{n / 2} \rfloor), \sum\mu(\lfloor \sqrt{n / 3} \rfloor), \dots\)
计算\(\mu\)的前缀和的过程(由狄利克雷卷积可求出):\(\sum\mu(n) = 1 - \sum_{i=2}^{n} \sum\mu(\lfloor n / i \rfloor)\)
如果一次性求出所有满足 $\lfloor n / i \rfloor > S \(的\) \sum\mu(\lfloor n / i \rfloor)$(i为正整数),所需时间复杂度为 \(O\left(\int_{1}^{n / S} \sqrt{n / x} \mathrm{d}x\right) = O(n \cdot S^{-1/2})\)
杜教筛 \(O(n^{2/3})\)的时间复杂度就是 \(O(n \cdot S^{-1/2} + S)\)
根据上述信息,所有要计算的\(\mu\)的前缀和:
\(\mathrm{for}_{i=\lfloor \sqrt{M/N} \rfloor}^{\lfloor \sqrt{M}/S \rfloor} \mathrm{for}_{j=1}^{\lfloor M / (i^2S^2) \rfloor} \sum\mu(\lfloor \frac{\sqrt{M}}{i \sqrt{j}}\rfloor)\)
交换一下循环顺序,可以发现只需计算所有满足 \(\lfloor \frac{M/j}{i} \rfloor > S\) 的 \(\sum\mu(\lfloor \frac{M/j}{i} \rfloor)\)
时间复杂度为 \(O\left(\int_1^{M / S^2} \sqrt{M / x} \cdot S^{-1/2} \mathrm{d}x\right) = O(M \cdot S^{-3/2})\)
这样我们可以取 \(S = \left(\max(N,M)\right)^{3/7} < 9000000\)
做到 \(O\left( \left(\max(N,M)\right)^{3/7}\right)\)
的总时间复杂度。
得分: 95~100 分。
意思是分析了这么久,优化来优化去,如果写的丑的话,还是没有100分
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=20000031;
bool vis[N];
int p[N /10],mu[N];
ll mu2[N];
int maxn=0;
void init(){
mu[1]=1;
for(int i=2,tot=0;i<=maxn;i++){
if(!vis[i]) p[tot++]=i,mu[i]=-1;
for(int j=0;j<tot&&i*p[j]<=maxn;j++){
vis[i*p[j]]=1;
if(i%p[j]) mu[i*p[j]]=-mu[i];
else{
mu[i*p[j]] = 0;
break;
}
}
}
for(int i=1;i<=maxn;++i) mu2[i]=mu2[i-1]+(mu[i]!=0),mu[i]+=mu[i-1];
}
ll m,n;
inline ll squ(ll x){return x*x;}
map<ll,ll> qq;
ll g(ll x){
if(x<=maxn) return mu[x];
auto it=qq.find(x);
if(it!=qq.end()) return it->second;
ll ans=1;
for (ll i=2,j=0;i<=x;i=j+1) ans-=g(x/i)*((j=x/(x/i))-i+1);
return qq[x]=ans;
}
ll f(ll x){
if(x<=maxn) return mu2[x];
ll ans=0,i=1,t=0,a=0,b=0;
for(;i*i*i<=x;++i)t=x/squ(i),ans+=t*((a=mu[i])-b),b=a;
for(ans-=(t=x/squ(i))*b;t;--t)ans+=g(sqrt(x/t));
return ans;
}
int main(){
scanf("%lld%lld",&n,&m);
if (n>m) swap(n,m);
maxn=min((ll)(pow(m,3/7.0)),n);
init();
ll ans=0,x=0,y=0,a=0,b=0;
for(ll i=1,j=0;i<=n;i=j+1) j=min(n/squ(x=sqrt(n/i)),m/squ(y=sqrt(m/i))),ans+=x*y*((a=f(j))-b),b=a;
printf("%lld\n",ans);
}
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