lg最优解来写题解啦(

题目大意:

多测:

\[\sum_{i=1}^{n!}[\gcd(i,m!)=1]
\]

根据 \(\gcd\) 的结论,我们可以得到答案其实是:

\[\frac {n!} {m!} \times \varphi(m!)
\]

恩,然后我们就可以直接做了

预处理 \(n!\) 及其逆元,以及 \(\varphi(n!)\)。

那么怎么得到 \(\varphi(n!)\) 呢?考虑从 \(\varphi((n-1)!)\) 递推过来。

注意到 \(n!\) 有一个性质,就是其为所有不大于 \(n\) 的质数的倍数。也就是说 \(\varphi(n!)\) 可以写成:

\[\prod_p^n \varphi(p^k)
\]

其中所有的 \(k\) 一定都不小于 \(1\)。

分类讨论一下:

  1. 当 \(n\) 为质数时,\(\varphi(n!)=\varphi((n-1)!) \times (n-1)\)
  2. 当 \(n\) 不为质数时,\(\varphi(n!)=\varphi((n-1)!) \times n\)

于是可以递推得到 \(\varphi(n!)\)。

那么对于前面的那个分数,都知道当 \(n \geq mod\) 并且 \(m \geq mod\) 时是不能直接算的,因为 \(n!\) 中的 \(mod\) 和 \(m!\) 中的 \(mod\) 有可能会抵消掉。

于是在递推阶乘的时候可以特判一下,当 \(i=mod\) 时直接令 \(n!=(n-1)!\)。

在计算的时候再判断一下 \(\lfloor \frac n {mod} \rfloor\) 是否等于 \(\lfloor \frac m {mod} \rfloor\) 就可以避免这个问题了。

复杂度为 \(O(n+T)\)。

code:

#include<cstdio>
typedef __uint128_t L;
typedef unsigned long long ull;
const int M=1e7+5;
int T,P,mx,top,n[10005],m[10005],pri[M],phi[M],fac[M],ifac[M];bool zhi[M];
struct FastMod{
ull b,m;
FastMod(ull b):b(b),m(ull((L(1)<<64)/b)){}
friend inline ull operator%(const ull&a,const FastMod&mod){
ull q=(L(mod.m)*a)>>64;
ull r=a-q*mod.b;
return r>=mod.b?r-mod.b:r;
}
}mod(2);
signed main(){
register int i,j,x;
scanf("%d%d",&T,&P);phi[1]=fac[1]=ifac[1]=1;mod=FastMod(ull(P));
for(i=1;i<=T;++i)scanf("%d%d",n+i,m+i),mx=n[i]>mx?n[i]:mx,mx=m[i]>mx?m[i]:mx;
for(i=2;i<=mx;++i){
if(!zhi[i])pri[++top]=i,phi[i]=1;
for(j=1;j<=top&&(x=i*pri[j])<=M;++j){
zhi[x]=true;if(!(i%pri[j]))break;
}
phi[i]=i-phi[i];
}
for(i=2;i<=mx;++i){
if(i^P)fac[i]=1ull*fac[i-1]*i%mod,ifac[i]=1ull*(P-P/i)*ifac[P%i]%mod;
else fac[i]=fac[i-1],ifac[i]=1;
}
for(i=2;i<=mx;++i)phi[i]=1ull*phi[i-1]*phi[i]%mod,ifac[i]=1ull*ifac[i-1]*ifac[i]%mod;
for(i=1;i<=T;++i)printf("%d\n",n[i]-n[i]%P==m[i]-m[i]%P?1ull*fac[n[i]]*ifac[m[i]]%mod*phi[m[i]]%mod:0);
}

LGP2155题解的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. Android Studio 插件(不定期更新)

    GsonFormat 根据JSONObject格式的字符串,自动生成实体类参数. 安装 1.Android studio File->Settings-->Plugins -->in ...

  2. 恶补Java Swing线程刷新UI机制(由浅到深的参考大佬博文)

    1. java中进度条不能更新问题的研究 感谢大佬:https://blog.csdn.net/smartcat86/article/details/2226681 为什么进度条在事件处理过程中不更新 ...

  3. java中的静态变量,静态方法与静态代码块详解

    java中的类的生命周期分为装载,连接,初始化,使用,和卸载五个过程. 而静态代码在类的初始化阶段被初始化. 而非静态代码则在类的使用阶段(也就是实例化一个类的时候)才会被初始化. 静态变量 可以将静 ...

  4. linux_14

    简述CGI与FASTCGI区别 编译安装基于fastcgi模式的多虚拟主机的wordpress和discuz的LAMP架构 通过loganalyzer展示数据库中的日志

  5. SpringBoot学习第一天

    1 引用starter包可以很方面的引入一组你需要的依赖,而不需要逐个去添加依赖到项目中,也就是一站式获取,比如你想写一个有关spring 和jpa相关的项目,仅仅只需要添加一个spring-boot ...

  6. Linux基础:操作系统的启动

    Centos6: # 1.加电自检(BIOS)# 2.MBR引导(512k)dd </dev/zero >/dev/sda bs=1k count=400 # 3.GRUB菜单(选择系统) ...

  7. Note -「Lagrange 插值」学习笔记

    目录 问题引入 思考 Lagrange 插值法 插值过程 代码实现 实际应用 「洛谷 P4781」「模板」拉格朗日插值 「洛谷 P4463」calc 题意简述 数据规模 Solution Step 1 ...

  8. Solution -「ZJOI2012」「洛谷 P2597」灾难

    \(\mathcal{Description}\)   link.   给定一个捕食网络,对于每个物种,求其灭绝后有多少消费者失去所有食物来源.(一些名词与生物学的定义相同 w.)   原图结点数 \ ...

  9. Argo workflow 案例练习和配置详细解析

    参数化 - parameters hello-world-parameters.yaml文件解析 apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Workflow met ...

  10. MXNet源码分析 | Gluon接口分布式训练流程

    本文主要基于MXNet1.6.0版本,对Gluon接口的分布式训练过程进行简要分析. 众所周知,KVStore负责MXNet分布式训练过程中参数的同步,那么它究竟是如何应用在训练中的呢?下面我们将从G ...