洛谷 P5644 - [PKUWC2018]猎人杀(分治+NTT)
很久之前(2020 年)就听说过这题了,这么经典的题怎么能只听说而亲自做一遍呢
首先注意到每次开枪打死一个猎人之后,打死其他猎人概率的分母就会发生变化,这将使我们维护起来非常棘手,因此我们考虑做一个转化:每次随便从全集中选出一个猎人(不管死的活的),如果它是活的就将它射死。假设现在死了的猎人的 \(w_i\) 值之和为 \(T\),所有猎人的 \(w_i\) 值之和为 \(U\),那么精通无穷级数的同学应该不难推出,对于某个还活着的猎人 \(j\),射到的第一个活着的猎人是 \(j\) 的概率就是 \(\sum\limits_{i=0}^{\infty}(\dfrac{T}{U})^i·\dfrac{w_j}{U}=\dfrac{U}{U-T}·\dfrac{w_j}{U}=\dfrac{w_j}{U-T}\),刚好就是题目中的式子。
这样一来我们就大可不必考虑“每一枪射到的猎人必须是活的”这个限制了,接下来考虑原问题。考虑容斥(没想到*1),我们考虑钦定一个集合 \(S(1\notin S)\) 并令 \(S\) 中的猎人必须在 \(1\) 之后死,我们记这样的概率为 \(p(S)\),那么答案显然就是 \(\sum\limits_{1\notin S}p(S)(-1)^{|S|}\)。考虑这个 \(p(S)\) 是个什么东西,按照上面的转化,\(S\) 中的猎人在 \(1\) 之后死即意味着在打死 \(1\) 之前选择的猎人都不在 \(S\) 中,那么我们可以枚举打死 \(1\) 之前开了多少枪,设这个数是 \(c\),方便起见我们假设 \(X=\sum\limits_{x\in S}w_x\),那么可列出方程 \(p(S)=\sum\limits_{c=0}^{\infty}(\dfrac{U-X-w_1}{U})^c·\dfrac{w_1}{U}=\dfrac{U}{X+w_1}·\dfrac{w_1}{U}=\dfrac{w_1}{X+w_1}\)。
琢磨清楚 \(p(S)\) 是个什么东西之后,最后一步就是计算上面那个式子了。暴力枚举 \(S\) 显然 T 飞,想也别想了。不过一个 observation 是 \(p(S)\) 的表达式只与 \(S\) 中所有元素的 \(w\) 值之和 \(X\) 有关,因此我们考虑枚举 \(X\),即 \(ans=\sum\limits_{X}\dfrac{w_1}{X+w_1}\sum\limits_{S}(-1)^{|S|}[\sum\limits_{x\in S}w_x=X]\),也就是说如果我们能求出所有满足 \(\sum\limits_{x\in S}w_x=X\) 的 \((-1)^{|S|}\) 之和那这题就搞定了。这东西怎么求呢?这东西看起来好像有点眼熟,\(w_x\) 之和等于 \(X\) 可以看作……系数之和等于 \(X\),对!生成函数(想不到 *2,u1s1 中考结束后 wtm 简直像个 sb)。我们令 \(F(x)=\prod\limits_{i=2}^n(1-x^{w_i})\),那么这东西就是 \([x^{X}]F(x)\),由于 \(\sum\limits_{i=1}^nw_i\le 10^5\),因此可以分治+NTT(为什么是“分治+NTT”而不是“分治 NTT”呢?因为这里的分治不是 cdq 分治)求出 \(F(x)\),时间复杂度 \(n\log^2n\)
const int MAXN=1e5;
const int MAXP=1<<18;
const int pr=3;
const int MOD=998244353;
const int ipr=(MOD+1)/3;
int n,a[MAXN+5];
int qpow(int x,int e){
int ret=1;
for(;e;e>>=1,x=1ll*x*x%MOD) if(e&1) ret=1ll*ret*x%MOD;
return ret;
}
int rev[MAXP+5];
void NTT(vector<int> &a,int len,int type){
int lg=31-__builtin_clz(len);
for(int i=0;i<len;i++) rev[i]=(rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<lg-1);
for(int i=0;i<len;i++) if(i<rev[i]) swap(a[i],a[rev[i]]);
for(int i=2;i<=len;i<<=1){
int W=qpow((type<0)?ipr:pr,(MOD-1)/i);
for(int j=0;j<len;j+=i){
for(int k=0,w=1;k<(i>>1);k++,w=1ll*w*W%MOD){
int X=a[j+k],Y=1ll*a[(i>>1)+j+k]*w%MOD;
a[j+k]=(X+Y)%MOD;a[(i>>1)+j+k]=(X-Y+MOD)%MOD;
}
}
}
if(!~type){
int ivn=qpow(len,MOD-2);
for(int i=0;i<len;i++) a[i]=1ll*a[i]*ivn%MOD;
}
}
vector<int> conv(vector<int> a,vector<int> b,int len){
int LEN=1;while(LEN<a.size()+b.size()) LEN<<=1;
a.resize(LEN,0);b.resize(LEN,0);NTT(a,LEN,1);NTT(b,LEN,1);
for(int i=0;i<LEN;i++) a[i]=1ll*a[i]*b[i]%MOD;
NTT(a,LEN,-1);while(a.size()>len) a.pop_back();return a;
}
vector<int> solve(int l,int r){
if(l==r){
vector<int> res(a[l]+1,0);
res[a[l]]=MOD-(res[0]=1);
return res;
} int mid=l+r>>1;
vector<int> L=solve(l,mid);
vector<int> R=solve(mid+1,r);
return conv(L,R,L.size()+R.size()-1);
}
int main(){
scanf("%d",&n);if(n==1) return puts("1")&0;int sum=0;
for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]),sum+=!!(i^1)*a[i];
vector<int> res=solve(2,n);int ans=0;
for(int i=0;i<=sum;i++) ans=(ans+1ll*a[1]*qpow(a[1]+i,MOD-2)%MOD*res[i])%MOD;
printf("%d\n",ans);
return 0;
}
洛谷 P5644 - [PKUWC2018]猎人杀(分治+NTT)的更多相关文章
- 【洛谷5644】[PKUWC2018] 猎人杀(容斥+生成函数+分治NTT)
点此看题面 大致题意: 有\(n\)个人相互开枪,每个人有一个仇恨度\(a_i\),每个人死后会开枪再打死另一个还活着的人,且第一枪由你打响.设当前剩余人仇恨度总和为\(k\),则每个人被打中的概率为 ...
- LOJ2541 PKUWC2018猎人杀(概率期望+容斥原理+生成函数+分治NTT)
考虑容斥,枚举一个子集S在1号猎人之后死.显然这个概率是w1/(Σwi+w1) (i∈S).于是我们统计出各种子集和的系数即可,造出一堆形如(-xwi+1)的生成函数,分治NTT卷起来就可以了. #i ...
- P5644-[PKUWC2018]猎人杀【NTT,分治】
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P5644 题目大意 \(n\)个人,每个人被选中的权重是\(a_i\).每次按照权重选择一个没有死掉的人杀死,求第\ ...
- 洛谷 4721 【模板】分治 FFT——分治FFT / 多项式求逆
题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4721 分治FFT:https://www.cnblogs.com/bztMinamoto/p/9749557.h ...
- 洛谷SP22343 NORMA2 - Norma(分治,前缀和)
洛谷题目传送门 这题推式子恶心..... 考虑分治,每次统计跨过\(mid\)的所有区间的答案和.\(i\)从\(mid-1\)到\(l\)枚举,统计以\(i\)为左端点的所有区间. 我们先维护好\( ...
- Poj1741/洛谷P4718 Tree(点分治)
题面 有多组数据:Poj 无多组数据:洛谷 题解 点分治板子题,\(calc\)的时候搞一个\(two\ pointers\)扫一下统计答案就行了. #include <cmath> #i ...
- 洛谷P3810 陌上花开(CDQ分治)
洛谷P3810 陌上花开 传送门 题解: CDQ分治模板题. 一维排序,二维归并,三维树状数组. 核心思想是分治,即计算左边区间对右边区间的影响. 代码如下: #include <bits/st ...
- 洛谷P4705 玩游戏 [生成函数,NTT]
传送门 这是两个月之前写的题,但没写博客.现在回过头来看一下发现又不会了-- 还是要写博客加深记忆. 思路 显然期望可以算出总数再乘上\((nm)^{-1}\). 那么有 \[ \begin{alig ...
- 题解-PKUWC2018 猎人杀
Problem loj2541 题意概要:给定 \(n\) 个人的倒霉度 \(\{w_i\}\),每回合会有一个人死亡,每个人这回合死亡的概率为 自己的倒霉度/目前所有存活玩家的倒霉度之和,求第 \( ...
随机推荐
- SpringCloud 2020.0.4 系列之Eureka
1. 概述 老话说的好:遇见困难,首先要做的是积极的想解决办法,而不是先去泄气.抱怨或生气. 言归正传,微服务是当今非常流行的一种架构方式,其中 SpringCloud 是我们常用的一种微服务框架. ...
- python标准库glob 递归目录下所有文件
import glob for i in glob.glob(r'C:\Desktop\**',recursive=True): print(i) """ re:?*[0 ...
- UltraSoft - Beta - 测试报告
UltraSoft - Beta - 测试报告 在测试过程中发现了多少Bug?有哪些是Beta阶段的新Bug?有哪些是Alpha阶段没有发现的Bug? 很多Bug在开发阶段就已经经过测试了,我们在Be ...
- docker multi-stage 多阶段构建
多阶段构建 一.需求 二.普通构建 1.编写Dockerfile 2.构建镜像 三.多阶段(multi-stage)构建 1.编写Dockerfile 2.构建镜像 四.比较2个镜像的体积大小 我们在 ...
- Noip模拟16 2021.7.15
题目真是越来越变态了 T1 Star Way To Heaven 首先,你要看出这是一个最小生成树的题(妙吧?) 为什么可以呢? 我们发现从两点连线的中点过是最优的,但是上下边界怎么办呢? 我们把上下 ...
- 转:(WIN)S04-CH01 PCIE XDMA开发环境搭建以及环路测试
摘要: 这一章开始主要介绍 XILINX FPGA PICE IP XDMA IP的使用.XDMA IP使用部分教程分LINUX 篇和WINDOWS篇两个部分.通过实战,面向应用,提供给大家 XILI ...
- PHP笔记3__简易计算器
<?php header("Content-type: text/html; charset=utf-8"); error_reporting(E_ALL & ~E_ ...
- GitHub 开源的小工具「GitHub 热点速览 v.21.45」
作者:HelloGitHub-小鱼干 Copilot 是 GitHub 官方出品的代码自动补全工具,之前使用该工具需要有一定的要求.而本周靠 2k+ star 上热点的 copilot-docs 则是 ...
- 使用Charles请求跳转可作为线上和线下环境的切换
举个例子: 1.后端拿测试环境的客户端调试本地的代码 2.连接后端本地服务测试客户端和后端的交互 这样就可以改变客户端请求的测试环境换成其他的环境 一.配置 tools--Map remot... 这 ...
- 低代码开发,推荐一款Web 端自动化神器:Automa
1. Automa介绍 又到了优秀工具推荐的时候了,今天给大家分享一款前端自动化操作神器: Automa . 首先了解一下Automa是什么? Automa它定位是一款 Chrome 插件,也就意味着 ...