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

  1. 【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 ...

  2. 【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 ...

  3. 【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 ...

  4. 【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 ...

  5. 【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 ...

  6. [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 ...

  7. [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 ...

  8. 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. ...

  9. 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:// ...

  10. 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

  1. 在 Visual Studio 2022 中使用文件对比

    在最新版本的 Visual Studio 2022 中,加入了新的功能特性--"文件对比". 在开发过程中,开发人员有时会需要比对文件差异,特别是代码文件,之前很多时候是借助版本控 ...

  2. oracle导入导出某个schema数据

    背景 公司之前部门拆分,但一些服务并没有拆分清楚.其中一个老服务,两个部门都在用,现在为了避免互相影响,决定克隆该服务.克隆就要克隆全套,当然也包括数据库,我们这个老服务,用的oracle,所以,就涉 ...

  3. 虚拟机问题:VMware Workstation 与 Device/Credential Guard 不兼容。在禁用 Device/Credential Guard 后,可以运行

    解决办法:关闭Hyper-V功能. windows10使用VMware Workstation打开虚拟机时显示 VMware Workstation 与 Hyper-V 不兼容.请先从系统中移除 Hy ...

  4. 拓展kmp

    Smiling & Weeping ---- 我从不觉得暗恋是苦涩的, 对一个人的喜欢藏在眼睛里, 透过它, 世界都变得更好看了. 题目:P5410 [模板]扩展 KMP(Z 函数) - 洛谷 ...

  5. Dubbo源码浅析(一)—RPC框架与Dubbo

    一.什么是RPC 1.1 RPC概念 RPC,Remote Procedure Call 即远程过程调用,与之相对的是本地服务调用,即LPC(Local Procedure Call).本地服务调用比 ...

  6. 【ASP.NET Core】在 Mini-API 中注入服务

    经过版本更新,Mini API 的功能逐步完善,早期支持得不太好的 mini API 现在许多特性都可以用了,比如灰常重要的依赖注入. 咱们先来个相当简单的注入测试.来,定义一个服务类,为了偷懒,老周 ...

  7. Python基础概要(一天快速入门)

    文章目录 一 编程与编程语言 二 编程语言分类 三 主流编程语言介绍 四 Python介绍 五 安装python解释器 六 第一个python程序 七 变量 八 用户与程序交互 九 基本数据类型 十 ...

  8. Unexpected keys "@@dva", "user" found in preloadedState argument passed to createStore. Expected to find one of the known reducer keys instead: "router", "loading". Unexpected keys will be ignored.

    Please use `require("history").DOMUtils` instead of `require("history/DOMUtils") ...

  9. 2023_10_10_MYSQL_DAY_02_课后题

    2023_10_10_MYSQL_DAY_02_课后题 #06章1--7题 #1. 查询10号部门所有员工的员工姓名,员工工资,工资级别. SELECT e.ename 员工姓名,e.`sal` 员工 ...

  10. Vue之for循环

    Vue中for循环的用法总结如下: 1.基本用法 v-for <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> & ...