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输入 n(n ≤ 22) 个点,m(m ≤ 8000) 个边。每个边连接着点 (si,ei),有两个长度 fi,ri。
问对于每个点 k,有多少条路径(不一定是简单路径)由 t (t ≤ 10^9) 条边组成,从 k 开始,并且以 k 结束;并且路径上所有边 f 的和 mod n 为 x;并且路径上所有边 r 的和 mod (n ? 1) 为 y。
对于每一个 (x,y) 都要计算。
方案数 mod 1163962801 输出。
input
输入的第一行包含三个整数 n、m 和 t。n,m,t 的含义如上,注意 n 是点数,也是模数。如果重复经过同一条边,需要计算两次。
之后的 m 行里,每一行表示一条边。其中第 i 行包含四个整数,分别代表 si,ei,fi,ri。含义如上。
可能有重边自环。
output
输出被分为 n 个部分。其中第 k 个部分 (1 ≤ k ≤ n) 包含 n 行,而每一行包含 n ? 1 个整数。
第 k 个输出部分的第 i 行的第 j 个数应当表示从点 k 出发,走过 t 条边之后回到点 k,路径上所有边 f 的和 mod n 为 i;并且路径上所有边 r 的和 mod (n ? 1) 为 j。
输出的所有数字都应当对 1163962801 取模。
sample input
3 6 6
1 2 0 0
2 1 1 1
1 3 1 2
3 1 2 1
2 3 5 5
3 2 10 10
sample output
1 5
0 10
1 5
1 5
0 10
1 5
1 8
0 10
1 2
@[email protected]
首先观察到 n 的范围很小,t 的范围很大,并且可以经过重复的边。不难想到使用矩阵加速。
一个很 naive 的想法是,我们对于矩阵的每一个位置 (i,j) 记录 n*(n-1) 个二元组 (x,y),表示从 i 到 j 路径上所有边 f 的和 mod n 为 x,r 的和 mod (n ? 1) 为 y 的方案数。
这样做矩阵乘法 \(C = A*B\) 的时候,\(C(i,j) = \sum A(i,k)*B(k,j)\) 实际上就是 \(C(i,j,(x+p) \mod n,(y+q) \mod (n-1)) = \sum(A(i,k,x,y) * B(k,p,q))\)。
要做 \(O(n^3)\) 次乘法,每次乘法 \(O(n^4)\)。时间复杂度 \(O(n^7*log k)\)。虽然 n 很小但还是太慢了。
观察我们乘法的转移形式,不难发现它是一个循环卷积的形式,可以使用 fft 优化。
优化过后每次乘法只需要 \(O(n^2*log n)\) 的时间,时间复杂度降为 \(O(n^5*log n*log k)\)。
但是注意到模数不是 998244353 而是 1163962801,所以这里的 fft 必须要使用一些常数较大的技巧来避免溢出。
所以实际运行时效果远不如 \(O(n^5*log n*log k)\) 那么优秀。
考虑我们平常使用多项式作快速幂,是将其转为点值形式,使用点值做快速幂。这个地方是否也可以运用这一方法呢。
对于长度为 n 的循环卷积,无法将其长度拓展为 2 的幂,所以无法使用一般的 fft。
但是,代入 n 次单位根很多性质依然可以满足。或者说,除了不能使用分治进行 fft,其他性质都可以满足。
注意到这个地方的 n 很小,我们可以直接暴力 \(O(n^2)\) 求值,暴力 \(O(n^2)\) 还原。
观察模数 mod = 1163962801。想一想为什么可以使用 p = 998244353 进行数论变换,因为 p-1 恰好是 2^23 的倍数,所以它有 2^x(x ≤ 23) 次单位根。
对 mod - 1 进行质因数分解,它等于 \(2^4*3^2*5^2*7*11*13*17*19\)。我们发现它是 1~22 所有数字的公倍数,因此它有 1~22 次单位根。
最后一个问题,这个地方是一个二维的卷积形式。
因此,我们求值时是代入一个二元组 \((w_n^i,w_{n-1}^j)\),一共有 n*(n-1) 对二元组要求值。
最后逆变换还原时,插值 \((w_n^{-i},w_{n-1}^{-j})\) 即可。直观理解起来不难。
时间复杂度为 \(O(n^5*log k)\)。
@accepted [email protected]
#include<cstdio> const int G = 46; const int MAXN = 22 + 5; const int MAXM = 10000 + 5; const int MOD = 1163962801; inline int add(int x,int y) {return (1LL*x + 1LL*y)%MOD;} inline int mul(int x,int y) {return 1LL*x*y%MOD;} int pow_mod(int b,int p) { int ret = 1; while( p ) { if( p & 1 ) ret = mul(ret,b); b = mul(b,b); p >>= 1; } return ret; } struct matrix{ int m[MAXN][MAXN],r,c; friend matrix operator * (const matrix &A,const matrix &B) { matrix C; C.r = A.r,C.c = B.c; for(int i=0;i<C.r;i++) for(int j=0;j<C.c;j++) { C.m[i][j] = 0; for(int k=0;k<A.c;k++) { C.m[i][j] = add(C.m[i][j],mul(A.m[i][k],B.m[k][j])); } } return C; } }; matrix mpow(matrix A,int p) { matrix ret; ret.r = ret.c = A.r; for(int i=0;i<A.r;i++) for(int j=0;j<A.c;j++) ret.m[i][j] = (i == j); while( p ) { if( p & 1 ) ret = ret * A; A = A * A; p >>= 1; } return ret; } void func(int a[],int n) { a[0] = 1,a[1] = pow_mod(G,(MOD - 1)/n); for(int i=2;i<n;i++) a[i] = mul(a[i - 1],a[1]); } int wx[MAXN],wy[MAXN]; int u[MAXM],v[MAXM],x[MAXM],y[MAXM]; int t,n,m; matrix get_matrix(int i,int j) { matrix A; A.r = A.c = n; for(int k=0;k<A.r;k++) for(int l=0;l<A.c;L++) A.m[k][l] = 0; for(int k=1;k<=m;k++) A.m[u[k]][v[k]] = add(A.m[u[k]][v[k]],mul(pow_mod(wx[i],x[k]),pow_mod(wy[j],y[k]))); return A; } int f[MAXN][MAXN][MAXN]; int ans[MAXN][MAXN]; void func2(int i) { for(int j=0;j<n;j++) for(int k=0;k<n-1;k++) ans[j][k] = 0; for(int j=0;j<n;j++) for(int k=0;k<n-1;k++) for(int p=0;p<n;p++) for(int q=0;q<n-1;q++) { ans[j][k] = add(ans[j][k],mul(f[i][p][q],mul(pow_mod(wx[j],n-p),pow_mod(wy[k],(n-1)-q)))); } int inv = pow_mod(n*(n - 1),MOD - 2); for(int j=0;j<n;j++) for(int k=0;k<n-1;k++) printf("%d%c",mul(ans[j][k],inv),(k + 1 == n - 1) ? ‘\n‘ : ‘ ‘); } int main() { scanf("%d%d%d",&n,&m,&t); for(int i=1;i<=m;i++) { scanf("%d%d%d%d",&u[i],&v[i],&x[i],&y[i]); u[i]--,v[i]--,x[i] %= n,y[i] %= (n-1); } func(wx,n),func(wy,n - 1); for(int i=0;i<n;i++) for(int j=0;j<n-1;j++) { matrix M = mpow(get_matrix(i,j),t); for(int k=0;k<n;k++) f[k][i][j] = M.m[k][k]; } for(int i=0;i<n;i++) func2(i); }
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这道题的模数,加法刚好溢出 int。
我就说为什么它会出现负数……
2017 冬令营的老题了……
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