27. AtCoder-Multiple Sequences
作者:互联网
题目链接:Multiple Sequences
给定 \(n,m\),问存在多少长度为 \(n\) 的序列满足所有元素均 \(\in [1,m]\) 且对于序列中任意的相邻项,均满足后一项能被前一项整除。
结果对 \(998244353\) 取模。
一开始往dp的方向去想,发现没什么办法优化,说明还需要挖掘一些隐含的性质。容易注意到,序列中不同的数的个数并不多,是 \(\log m\) 级别的,尝试从这一点入手。
考虑一个简化版的问题,固定序列的最后一个元素为 \(m\),那么这样的序列的个数就相当于在前面添加 \(m\) 的所有质因子的方案数量。对于某个特定的质因数 \(p\),设 \(p^{\alpha}\parallel m\)(即 \(m\) 中最多包含 \(\alpha\) 个 \(p\)),这就相当于将 \(\alpha\) 个相同小球放到 \(n\) 个不同的盒子里,可以使用隔板法来解决。假设有 \(n-1\) 个隔板,算上球就是 \(n-1+\alpha\) 个位置,每个位置放一个隔板或者球,答案就是 \(\binom{n+\alpha -1}{n-1}\)。
在上一个问题中,针对一个单独的 \(m\) 而言,只需要计算不超过 \(\log m\) 次的组合数,显然这是可以接受的,所以这样枚举 \([1,m]\) 中的所有正整数即可。
现在我们得到了一个比较清晰的做法:先进行预处理,筛一遍质数,顺便得到每个数的最小质因数,再处理出阶乘及其逆元,然后枚举每个数作为序列最大值的方案数量计算贡献。代码如下:
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
using ll = long long;
const int maxn = 2e5 + 50;
const ll mod = 998244353;
namespace easymath {
vector<int> prime;
bool vis[maxn];
int minp[maxn];
void prime_sieve(int n) {
fill(vis, vis + n + 1, 0);
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
if (!vis[i]) {
prime.push_back(i);
minp[i] = i;
}
for (auto &&j : prime) {
if (i * j > n)
break;
vis[i * j] = 1;
minp[i * j] = j;
if (i % j == 0)
break;
}
}
}
ll ksm(ll b, ll k) {
ll ret = 1;
while (k) {
if (k & 1)
ret = ret * b % mod;
b = b * b % mod;
k /= 2;
}
return ret;
}
ll pinv(ll x) {
return ksm(x, mod - 2);
}
ll fact[maxn], ifact[maxn];
void init_fact(int n) {
fact[0] = 1;
for (int i = 1; i <= n; ++i)
fact[i] = fact[i - 1] * i % mod;
ifact[n] = pinv(fact[n]);
for (int i = n - 1; i >= 0; --i)
ifact[i] = ifact[i + 1] * (i + 1) % mod;
}
ll C(int n, int m) {
return fact[n] * ifact[n - m] % mod * ifact[m] % mod;
}
}; // namespace easymath
using namespace easymath;
void solve() {
int m, n;
cin >> n >> m;
ll ans = 1;
for (int i = 2; i <= m; ++i) {
int now = i;
ll tmp = 1;
while (now > 1) {
ll cnt = 0, p = minp[now];
while (now % p == 0) {
now /= p;
cnt++;
}
tmp = tmp * C(n + cnt - 1, cnt) % mod;
}
ans += tmp;
}
cout << ans % mod << endl;
}
int main() {
ios::sync_with_stdio(false);
cin.tie(nullptr);
int T = 1;
// cin >> T;
prime_sieve(200000 + 10);
init_fact(200000 + 30);
while (T--) {
solve();
}
return 0;
}
那么这种做法的复杂度究竟是多少呢?显然欧拉筛和预处理组合数的复杂度都是 \(\Theta(n)\),而统计答案时求组合数的次数是
\[\large \sum_{i=1}^{n}\Omega(i)=\sum_{i=1}^{n}\sum_{p^{\alpha}\parallel i}\alpha \]这个东西事实上是 \(n\log\log n\) 级别的,我也不会算,详细内容可以看 wiki。
标签:AtCoder,27,Multiple,int,ll,ifact,maxn,alpha,mod 来源: https://www.cnblogs.com/theophania/p/p27.html