[Ynoi2002] Goedel Machine
题目描述
由于你不会设计哥德尔机,所以你决定先做一道数据结构题:
给定一个长度为 \(n\) 的序列 \(a_1\cdots a_n\)。你需要回答 \(m\) 个询问,第 \(i\) 个询问给定一个区间 \([l_i,r_i]\),请你求出这个区间中所有非空子集的最大公约数的乘积。由于答案可能很大,每次询问请你求出其对 \(998244353\) 取模的结果。
提示
对于 \(100\%\) 的数据,满足 \(1\le n,m,a_i\le 10^5\),\(1\le l_i\le r_i\le n\)。
既然是乘法,对每个质数的次幂单独考虑。
尝试用莫队去维护质数的次幂。我们现在要知道 \(p^{2^i-1}\) 的值,这个可以用倍增弄出来。
但是转移的时候需要枚举所有质因数的次幂,这个复杂度是 \(O(logn)\),复杂度 \(O(n\sqrt nlogn)\),过不了。
有关因数的问题,考虑根号分治。把所有质数次幂 按照质数大小分 成 \(\le 320\) 和 \(>320\) 来考虑。对于 \(\le 320\) 的质数的次幂之和不超过 \(120\),所以拿出去用前缀和处理就行了。 每个数只有一个 \(\ge320\) 的质数,在莫队的时候 \(O(1)\) 维护就可以了。
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=1e5+5,P=998244353,iv=P+1>>1;
int n,id[N],sq,l[N],r[N],p=1,q,pr[N],ps[N],ret=1,k,pp[N],cn[N],a[N],to[N],m,ans[N],c[N],fr[N],s[N];
vector<int>g[N],h[N];
int read()
{
int s=0;
char ch=getchar();
while(ch<'0'||ch>'9')
ch=getchar();
while(ch>='0'&&ch<='9')
s=s*10+ch-48,ch=getchar();
return s;
}
int cmp(int x,int y)
{
if(l[x]/sq^l[y]/sq)
return l[x]<l[y];
return r[x]<r[y];
}
int pown(int x,int y)
{
if(!y)
return 1;
int t=pown(x,y>>1);
if(y&1)
return 1LL*t*t%P*x%P;
return 1LL*t*t%P;
}
void add(int x,int y)
{
ret=1LL*ret*h[x][c[x]]%P;
c[x]+=y;
ret=1LL*ret*g[x][c[x]]%P;
}
int main()
{
n=read(),m=read();
sq=sqrt(n);
for(int i=2;i<=320;i++)
{
if(pr[i])
continue;
for(int j=i;j<=100000;j*=i)
ps[++k]=j,fr[k]=i;
for(int j=2;j*i<=100000;j++)
pr[i*j]=1;
}
for(int i=1;i<=100000;i++)
to[i]=1;
for(int i=321;i<=100000;i++)
{
if(!pr[i])
{
g[i].push_back(i);
h[i].push_back(pown(i,P-2));
for(int j=1;j*i<=100000;j++)
to[i*j]=i,pr[i*j]=1;
}
}
g[1].push_back(1);
h[1].push_back(1);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
a[i]=read();
g[to[a[i]]].push_back(1LL*g[to[a[i]]].back()*g[to[a[i]]].back()%P);
h[to[a[i]]].push_back(1LL*h[to[a[i]]].back()*h[to[a[i]]].back()%P);
}
for(int i=1;i<=m;i++)
l[i]=read(),r[i]=read(),id[i]=i,ans[i]=1;
for(int i=1;i<=k;i++)
{
for(int j=pp[0]=1;j<=n;j++)
s[j]=a[j]%ps[i]==0;
int iv=pown(pp[0]=fr[i],P-2);
for(int j=1;j<=n;j++)
s[j]+=s[j-1],pp[j]=1LL*pp[j-1]*pp[j-1]%P;
for(int j=1;j<=m;j++)
ans[j]=1LL*ans[j]*pp[s[r[j]]-s[l[j]-1]]%P*iv%P;
}
sort(id+1,id+m+1,cmp);
for(int i=1;i<=m;i++)
{
while(p>l[id[i]])
add(to[a[--p]],1);
while(q<r[id[i]])
add(to[a[++q]],1);
while(p<l[id[i]])
add(to[a[p++]],-1);
while(q>r[id[i]])
add(to[a[q--]],-1);
ans[id[i]]=1LL*ans[id[i]]*ret%P;
}
for(int i=1;i<=m;i++)
printf("%d\n",ans[i]);
}
[Ynoi2002] Goedel Machine的更多相关文章
- 【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别
K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结 ...
- 【Machine Learning】Python开发工具:Anaconda+Sublime
Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现 ...
- 【Machine Learning】机器学习及其基础概念简介
机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结 ...
- 【Machine Learning】决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统
决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本 ...
- 【机器学习Machine Learning】资料大全
昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machi ...
- [Machine Learning] Active Learning
1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi ...
- [Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列2:深入浅出ML之Entropy-Based家族
声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine ...
- CPU acceleration status: HAXM is not installed on this machine解决方法
报错信息: Starting emulator for AVD 'old_android' emulator: WARNING: Classic qemu does not support SMP. ...
- Azure PowerShell (6) 设置单个Virtual Machine Endpoint
<Windows Azure Platform 系列文章目录> 请注意: - Azure不支持增加Endpoint Range - 最多可以增加Endpoint数量为150 http:// ...
- Azure PowerShell (7) 使用CSV文件批量设置Virtual Machine Endpoint
<Windows Azure Platform 系列文章目录> 请注意: - Azure不支持增加Endpoint Range - 最多可以增加Endpoint数量为150 http:// ...
随机推荐
- SElinux 导致 Keepalived 检测脚本无法执行
哈喽大家好,我是咸鱼 今天我们来看一个关于 Keepalived 检测脚本无法执行的问题 一位粉丝后台私信我,说他部署的 keepalived 集群 vrrp_script 模块中的脚本执行失败了,但 ...
- 解决git出现fatal: detected dubious ownership in repository at XXXXX的错误
在window环境下,使用git命令时报错fatal: detected dubious ownership in repository at XXXXXX,图片如下 解决方法如下 添加一行代码 gi ...
- 行行AI人才直播第16期:【无界AI首席研究员】刘秋衫《AI创新设计:AIGC赋能设计行业的新思维》
在这一轮生成式AI浪潮中,设计行业是受波及最为广泛的一个行业.这是设计师们始料未及的事情,至少在此之前,人们认为以设计.艺术为首的创意产业是最难被AI改变的产业之一.而生成式AI的出现,与其说是一次冲 ...
- tailwindcss -原子化 CSS 框架
原子化 CSS 框架 我记得很久之前有时候为了少写些css,我们通常会有如下的样板代码 .block { display: block; } .flex { display:flex } .flex- ...
- 这个 AI 机器人会怼人,它是怎么做到的?
近期,机器人"Ameca"接入了 Stable Diffusion,它一边与旁边的人类工程师谈笑风生,一边熟练地用马克笔在白板上画出一只简笔的猫,最后还在白板右下角签名. 当 Am ...
- LeetCode952三部曲之三:再次优化(122ms -> 96ms,超51% -> 超91%)
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是<LeetCode952三部曲之 ...
- web应用及微信小程序版本更新检测方案实践
背景: 随着项目体量越来越大,用户群体越来越多,用户的声音也越来越明显:关于应用发版之后用户无感知,导致用户用的是仍然还是老版本功能,除非用户手动刷新,否则体验不到最新的功能:这样的体验非常不好,于是 ...
- DevOps|破除壁垒,重塑协作-业务闭环释放产研运协作巨大效能
- 会议太多了,员工开会效率降低了50%! 上篇文章<研发效能组织架构:职能独立vs业务闭环>介绍了职能独立型组织架构和业务闭环型组织架构的特点,优劣势.也许有的小伙伴可能对这两种组织架构 ...
- .NET静态代码织入——肉夹馍(Rougamo)发布2.0
肉夹馍(https://github.com/inversionhourglass/Rougamo)通过静态代码织入方式实现AOP的组件,其主要特点是在编译时完成AOP代码织入,相比动态代理可以减少应 ...
- Solr Shiro Log4j2 命令执行--文件读取--反序列化--身份权限绕过--命令执行
Solr Shiro Log4j2 命令执行--文件读取--反序列化--身份权限绕过--命令执行 solr 远程命令执行 (CVE-2019-17558) 漏洞简介 Apache Velocity是一 ...