感觉这题真的特别有意思,涉及了 OI 中很多非常有意思、非常美的手法,比如——平衡两部分的时间复杂度、\(n \ln n\) 的那个 Trick等等,真的一种暴力的美学。

题目大意:

多组询问,求 \(f_{n,m}=\sum\limits_{i=1}^n\sum\limits_{j=1}^m \varphi(i\cdot j)\),\(1 \le n,m \le 1e5\),\(T \le 1e4\).

解法:

这里用一个套路一点的式子:\(\varphi(i\cdot j)=\frac{\varphi(i)\cdot \varphi(j)\cdot \gcd(i,j)}{\varphi(\gcd(i,j))}\),于是我们可以得到:

\[f_{n,m}=\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m \frac{\varphi(i)\cdot \varphi(j)\cdot \gcd(i,j)}{\varphi(\gcd(i,j))}
\]

运用上面那个式子的意义在于现在所有的参数都在值域 \([1,\min(n,m)]\) 之内了,于是我们可以将相同的东西提出来,也就是我上一篇博客中提到的那种方法,得到:

\[f_{n,m}=\sum_{d=1}^{\min(n,m)} \frac{d}{\varphi(d)} \sum_{i=1}^{\left\lfloor\frac{n}{d}\right\rfloor} \sum_{j=1}^{\left\lfloor\frac{m}{d}\right\rfloor}\varepsilon\left(\gcd(i,j)\right)\varphi(id)\varphi(jd)
\]

运用莫比乌斯反演得的意义在于,它把条件式又转化为了贡献式,使它可以快速球和,于是我们运用莫反,并将 \(\mu\) 提出来:

\[f_{n,m}=\sum_{x=1}^{\min(n,m)}\frac{x}{\varphi(x)}\sum_{y=1}^{\left\lfloor \frac{\min(n,m)}{x}\right\rfloor}\mu(y)\sum_{i=1}^{\left \lfloor \frac{n}{xy} \right \rfloor}\sum_{j=1}^{\left \lfloor \frac{m}{xy} \right \rfloor} \varphi(ixy)\varphi(jxy)
\]

遇到这样挺极致的情况,我们可以提出一个 \(T=xy\),然后枚举 \(T\) 的因数,以期实现莫反/调和级数的效果。得到:

\[f_{n,m}=\sum_{T=1}^{\min(n,m)} \left(\sum_{x|T} \frac{x}{\varphi(x)} \mu\left(\frac{T}{x}\right)\right)\cdot \left(\sum_{i=1}^{\left \lfloor \frac{n}{T} \right \rfloor}\varphi(iT)\right)\cdot \left(\sum_{j=1}^{\left \lfloor \frac{m}{T} \right \rfloor}\varphi(jT)\right)
\]

我们设 \(g(T)=\sum_{x|T} \frac{x}{\varphi(x)} \mu(\frac{T}{x})\),\(h(n,T)=\sum_{i=1}^{\left \lfloor n \right \rfloor}\varphi(iT)\),于是:

\[f_{n,m}=\sum_{T=1}^{\min(n,m)}g(T)\cdot h(\left\lfloor \frac{n}{T} \right\rfloor,T)\cdot h(\left\lfloor \frac{m}{T} \right\rfloor,T)
\]

注意到 \(g\) 中,\(\sum\limits x \le n \ln n\);\(h\) 中,\(nT \le n \ln n\),所以这两个东西都可以用调和级数预处理出来,于是我们有了一个 \(\Theta(nT)\) 的做法,这是调和级数的美。

考虑继续优化。因为右手边的东西含有下取整,所以我们考虑整除分块;但是这个整除分块中 \(h\) 函数同时含有这两种参数,所以我们考虑前缀和优化:

\[t_{n,m,d}=\sum_{i=1}^d g(i)\cdot g(n,i) \cdot g(m,i)
\]

这个显然过于庞大无法预处理,并且没什么办法快速求值;一旦预处理,询问只要 \(\Theta(\sqrt n)\),但是预处理会超时;一旦不预处理,那么询问会超时,所以我们考虑 平衡两部分时间复杂度

具体来说,我们预处理 \(n\le S\) 且 \(m \le S\),的部分,复杂度 \(nS^2\);查询的时候我们暴力查询 \(\left[ 1, \left\lceil \frac{\min(n,m)}{S}\right\rceil \right]\) 的部分;其余的因为 \(\left \lfloor \frac{n}{T} \right \rfloor\) 都小于等于 \(S\),所以可以整除分块了查询。

总的时间复杂度就等于 \(\gamma = n \ln n + nS^2+T\cdot\left( \sqrt S + \frac{n}{S}\right)\),当 \(\frac{\partial \gamma}{\partial S}=2nS-\frac{Tn}{S^2}+\frac{T}{2\sqrt S}=0\) 时最优,大概是 \(S=50\),并且总的可以在 \(0.5s\) 之内跑出来,这是 平衡之美

代码:https://www.luogu.com.cn/paste/hxjugkts.

从 [P4240 毒瘤之神的考验] 谈 OI 中的美学的更多相关文章

  1. 洛谷 P4240 毒瘤之神的考验 解题报告

    P4240 毒瘤之神的考验 题目背景 \(\tt{Salamander}\)的家门口是一条长长的公路. 又是一年春天将至,\(\tt{Salamander}\)发现路边长出了一排毒瘤! \(\tt{S ...

  2. P4240 毒瘤之神的考验

    题目 P4240 毒瘤之神的考验 神仙题\(emmm\) 前置 首先有一个很神奇的性质: \(\varphi(ij)=\dfrac{\varphi(i)\varphi(j)gcd(i,j)}{\var ...

  3. 洛谷 P4240 - 毒瘤之神的考验(数论+复杂度平衡)

    洛谷题面传送门 先扯些别的. 2021 年 7 月的某一天,我和 ycx 对话: tzc:你做过哪些名字里带"毒瘤"的题目,我做过一道名副其实的毒瘤题就叫毒瘤,是个虚树+dp yc ...

  4. 洛谷P4240 毒瘤之神的考验 【莫比乌斯反演 + 分块打表】

    题目链接 洛谷P4240 题解 式子不难推,分块打表真的没想到 首先考虑如何拆开\(\varphi(ij)\) 考虑公式 \[\varphi(ij) = ij\prod\limits_{p | ij} ...

  5. [luogu 4240] 毒瘤之神的考验

    题目背景 Salamander的家门口是一条长长的公路. 又是一年春天将至,Salamander发现路边长出了一排毒瘤! Salamander想带一些毒瘤回家,但是,这时毒瘤当中钻出来了一个毒瘤之神! ...

  6. [技术]浅谈OI中矩阵快速幂的用法

    前言 矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析等应用数学学科中,矩阵的运算是数值分析领域的重要问题. 基本介绍 (该部分为入门向,非入门选手可以跳过) 由 m行n列元素排列成的矩形阵列.矩阵里的 ...

  7. 浅谈OI中的底层优化!

    众所周知,OI中其实就是算法竞赛,所以时间复杂度非常重要,一个是否优秀的算法或许就决定了人生,而在大多数情况下,我们想出的算法或许并不那么尽如人意,所以这时候就需要一中神奇的的东西,就是底层优化: 其 ...

  8. luogu 4240 毒瘤之神的考验 (莫比乌斯反演)

    题目大意:略 题面传送门 果然是一道神duliu题= = 出题人的题解传送门 出题人的题解还是讲得很明白的 1.关于$\sum\limits_{i=1}^{n}\sum\limits_{j=1}^{m ...

  9. Luogu 4240:毒瘤之神的考验

    传送门 Sol 分开考虑 \(\varphi(ij)\) 中 \(ij\) 的质因子 那么 \[\varphi(ij)=\frac{\varphi(i)\varphi(j)gcd(i,j)}{\var ...

随机推荐

  1. Noip模拟53 2021.9.14

    T1 ZYB和售货机 首先这道题有两种做法. 一种是发现每个点都可以先被取到只剩一个,只要收益大于$0$ 然后发现建一个$i->f[i]$的图时出现环,要把它去掉, 那么跑一个$tarjan$枚 ...

  2. 开关电源(DC-DC)与LDO电源的区别---纹波

    https://blog.csdn.net/edadoc2013/article/details/78435775

  3. 使用 ASP.NET Core 3.1 的微服务开发指南

    使用 ASP.NET Core 3.1 的微服务 – 终极详细指南 https://procodeguide.com/programming/microservices-asp-net-core/ A ...

  4. ClickHouse实战

    1.概述 最近有被留言关于ClickHouse的使用问题,今天笔者将为大家分享一下ClickHouse的安装细节和使用方法. 2.内容 首先安装环境如下所示: Linux:CentOS7 ClickH ...

  5. candy leetcode C++

    There are N children standing in a line. Each child is assigned a rating value. You are giving candi ...

  6. 0x03

    指数级枚举:1到n任意选取的所有方案数: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,a[1100],vis[1100],cnt, ...

  7. hdu 3038 How Many Answers Are Wrong(并查集)

    题意: N和M.有N个数. M个回答:ai, bi, si.代表:sum(ai...bi)=si.如果这个回答和之前的冲突,则这个回答是假的. 问:M个回答中有几个是错误的. 思路: 如果知道sum( ...

  8. poj 1129 Channel Allocation(图着色,DFS)

    题意: N个中继站,相邻的中继站频道不得相同,问最少需要几个频道. 输入输出: Sample Input 2 A: B: 4 A:BC B:ACD C:ABD D:BC 4 A:BCD B:ACD C ...

  9. Delphi的手机程序隐藏顶部信号栏

    把TForm的BorderStyle设置为None 记之!

  10. CANN5.0黑科技解密 | 别眨眼!缩小隧道,让你的AI模型“身轻如燕”!

    摘要:CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台,通过深耕先进的模型压缩技术,聚力打造AMCT模型压缩工具,在保证模型精度前提下,不遗余力地降低模型的存储空间和计算量. 随着深度学习的发展,推理模型巨大的 ...