min-max 容斥 给定集合 \(S\) ,设 \(\max(S)\) 为 \(S\) 中的最大值,\(\min(S)\) 为 \(S\) 中的最小值,则: \[\max(S)=\sum_{T\in S}(-1)^{|T|-1}\min(T)\] 这个东西叫 min-max容斥. 证明可以拿二项式反演证 例题 hdu4336 Card Collector 题目 有 \(n\) 种卡片,每一秒都有 \(P_i\) 的概率获得一张第 \(i\) 种卡片,求每张卡片都至少有一张的期望时间. 记 \(

期望的线性性: \[E(x+y)=E(x)+E(y) \] 证明: \[E(x+y)=\sum_i \sum_j(i+j)*P(i=x,j=y) \] \[=\sum_i\sum_ji*P(i=x,j=y)+\sum_i\sum_jj*P(i=x,j=y) \] \[=\sum_ii*P(i=x)+\sum_jj*P(j=y) \] \[=E(x)+E(y) \] Min - Max 容斥: 我们现在有一个全集 \(U= \lbrace{a_1,a_2,a_3,...,a_n}\rbrace\)

$\min - \max$ 容斥 Part 1 对于简单的$\min - \max$容斥有一般形式,表达为:$\max(S)=\sum\limits_{T\subseteq S}(-1)^{|T|-1}\times \min(T)$ 对于上述式子,可以简单的理解. 对于$S$中的每一项,其中的最大值为第$i$项 由于$|T|$非空,一共有$2^{|S|}-1$个$T$,其中,对于非最大值的任意一项,都包含至少一个比其大的元素 所以这些元素的选择情况构成了$2^{k}$幂,其中$|T|$的奇偶分布

概念 Min-Max容斥,又称最值反演,是一种对于特定集合,在已知最小值或最大值中的一者情况下,求另一者的算法. 例如: $$max(a,b)=a+b-min(a,b) \\\ max(a,b,c)=a+b+c-min(a,b)-min(a,c)-min(b,c)+min(a,b,c)$$ 显然,将所有数取相反数,易知用最大值求最小值的公式与用最小值求最大值的公式形式相同.以下只讨论用最小值求最大值的方法. 形式 记 $Max(S)$ 表示集合 $S$ 的最大值,$Min(S)$ 表示集合 $S

题解: 普通的$min-max$容斥是用来求最后出现元素的期望之类的 $kth min-max$容斥进一步解决倒数第k个出现的元素的期望 给出公式: $kthmax(S)=\sum\limits_{T \in S} {} {(-1)}^{|T|-k}C_{|T|-1}^{k-1}min(T)$ 例题:重返现世

//待更qwq 反演原理 二项式反演 若 \[g_i=\sum_{j=1}^i {\binom ij} f_j\] , 则有 \[ f_i=\sum_{j=1}^i (-1)^{i-j} {i \choose j} g_j \] 同时, 若 \[g_i=\sum_{j=1}^i (-1)^j {i \choose j} f_j\] , 则有 \[f_i=\sum_{j=1}^i (-1)^j {i \choose j} g_j\] 通过反演原理和组合数的性质不难证明. 0/1? todo Sti

min-max容斥学习笔记 前置知识 二项式反演 \[ f(n)=\sum_{i=0}^n\binom{n}{i}g(i)\Leftrightarrow g(n)=\sum_{i=0}^n(-1)^{n-i}\binom{n}{i}f(i) \] 一些定义 \(\max (S),\min (S)\)表示分别集合\(S\)的最大,最小元素 套路式子 \[ \max(S)=\sum_{\varnothing\not=S\subseteq T}(-1)^{|T|-1}\min(T) \] 证明 首先我

题目链接 Problem Description You are given an array A , and Zhu wants to know there are how many different array B satisfy the following conditions? 1≤Bi≤Ai For each pair( l , r ) (1≤l≤r≤n) , gcd(bl,bl+1...br)≥2 Input The first line is an integer T(1≤T≤1

[Learning]min-max容斥以及推广 min-max容斥 就是max(a,b)=min(a)+min(b)-min(a,b) max(a,b,c)=a+b+c-min(a,b)-min(a,c)-min(b,c)+min(a,b,c) .... 为什么这样做? 有的时候min要好算很多 期望的线性 所以可以直接套期望 然后例题: [HAOI2015]按位或 [HAOI2015]按位或 推广 from:在Ta的博客查看 max_k(S)表示S中第k大 依然可以套期望: luoguP470

TrickGCD Time Limit: 5000/2500 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 3401    Accepted Submission(s): 1268 Problem Description You are given an array A , and Zhu wants to know there are how many different

题目链接 https://www.luogu.org/problem/P4707 题解 最近被神仙题八连爆了-- 首先Min-Max容斥肯定都能想到,问题是这题要用一个扩展版的--Kth Min-Max容斥 这个东西需要对Min-Max容斥的本质有着比较深刻的理解. 首先我们从另一个角度证明Min-Max容斥的正确性: \(\max(S)=\sum_{T\in S}f(|T|)\min(T)\), 对于第\((x+1)\)大来说它被计算的次数是\(\sum_{k\ge 0} {x\choose

基本形式 \[ \max(S) = \sum_{T\subseteq S, T \neq \varnothing} (-1)^{|T|-1}\min(T) \] 证明 不提供数学证明. 简要讲一下抽象理解伪证: 考虑从大到小排名为 \(i\) 的数,这个数会作为集合 \(T\) 的最小值出现时,那么 \(T\) 剩下的所有值都是从大于它的数中选取的.那么选取方案就是 \(\binom{i-1}{|T|-1}\). 如果 \(i=1\),也就是 \(a_i = \max(S)\),那么它只会被加上

Online Judge:Hdu6053 Label:容斥,前缀和 题面: 题目描述 给你一个长度为\(N\)的序列A,现在让你构造一个长度同样为\(N\)的序列B,并满足如下条件,问有多少种方案数?答案对\(1e9+7\)取模. \(1≤Bi≤Ai\) 对于任意(l,r) \((1≤l≤r≤N)\),有\(gcd(b_l,b_{l+1}...b_r)>=2\) 输入 The first line is an integer T(1≤T≤10) describe the number of te

题意:有N(1<=N<=20)张卡片,每包中含有这些卡片的概率,每包至多一张卡片,可能没有卡片.求需要买多少包才能拿到所以的N张卡片,求次数的期望. 析:期望DP,是很容易看出来的,然后由于得到每张卡片的状态不知道,所以用状态压缩,dp[i] 表示这个状态时,要全部收齐卡片的期望. 由于有可能是什么也没有,所以我们要特殊判断一下.然后就和剩下的就简单了. 另一个方法就是状态压缩+容斥,同样每个状态表示收集的状态,由于每张卡都是独立,所以,每个卡片的期望就是1.0/p,然后要做的就是要去重,既然

题目 Source http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/42145 Description Let’s assume there is a new chess piece named Super-rook. When placed at a cell of a chessboard, it attacks all the cells that belong to the same row or same column. Additionally it at

题目大意: 求x属于[1,b]和 y属于[1,d]的 gcd(x,y)=k 的方案数 题解: 观察发现 gcd()=k 不好处理,想到将x=x/k,y=y/k 后 gcd(x,y)=1.. 即问题转化为求区间 [1,b/k]和 [1,d/k]的互质数对个数 由于题目规定 (x,y)和(y,x)是同一种,所以我们可以规定 x<y,,然后只需对每一个y求出比他小的即可 公共部分可以通过欧拉函数快速求出.. 非公共部分就不行了.. 所以就分解质因数,用容斥的方法求了 #include <iostre

题目链接: [集训队作业2018]小Z的礼物 题目要求的就是最后一个喜欢的物品的期望得到时间. 根据$min-max$容斥可以知道$E(max(S))=\sum\limits_{T\subseteq S}^{ }(-1)^{|T|-1}E(min(T))$ 那么只需要知道每个子集中最早得到的物品的期望时间即可得出答案. 对于每个子集,最早得到的物品的期望时间就是一次选择能得到这个子集中元素的概率的倒数. 用一次选择能得到这个子集中的元素的方案数除上总方案数(每次共有$2*n*m-n-m$种选择方

题目描述 有一棵 \(n\) 个点的树.你从点 \(x\) 出发,每次等概率随机选择一条与所在点相邻的边走过去. 有 \(q\) 次询问,每次询问给定一个集合 \(S\),求如果从 \(x\) 出发一直随机游走,直到点集 \(S\) 中所有点都至少经过一次的话,期望游走几步. 特别地,点 \(x\)(即起点)视为一开始就被经过了一次. 答案对 \(998244353\) 取模. 题解 这道题要求点集 \(S\) 中所有点都至少经过一次的期望步数,直接做不好做,要先用一个 min-max 容斥转换

题解: 之前听说过这个东西但没有学 令$max(S)$表示S中编号最大的元素,$min(S)$表示编号中最小的元素 $$max(S)=\sum{T \in S} {(-1)}^{|T|+1} min(T) $$ $$min(S)=\sum{T \in S} {(-1)}^{|T|+1} max(T) $$ 然后再在外面套个期望 $$E(max(S))=\sum{T \in S} {(-1)}^{|T|+1} E(min(T))$$ hdu 4336 定义大小比较为出现时间早晚 $E(max(S)

传送门 调了1h竟然是因为1004535809写成了998244353 "恰好有\(K\)种颜色出现了\(S\)次"的限制似乎并不容易达到,考虑容斥计算. 令\(c_j\)表示强制\(j\)种颜色恰好出现\(S\)次,其他颜色随意染的方案数.可以通过生成函数知道 \(\begin{align*} c_j &= \binom{m}{j} n! [x^n] (\frac{x^k}{k!})^j (\sum\limits_{i=0}^\infty \frac{x^i}{i!})^{m