• WD与积木


    XVI.WD与积木

    本题有两种思路。

    首先,两种思路共同的地方在于都将期望化成了\(\dfrac{\text{所有方案一共的层数}}{\text{总共的方案数}}\)。我们设其为\(\dfrac{f_n}{g_n}\)

    思路1:从DP开始

    我们先考虑求出\(g_n\)

    我们有

    \[g_n=\sum\limits_{i=1}^n\dbinom{n}{i}g_{n-i} \]

    它的意义是枚举第一层里放了哪些积木。

    拆开组合数,得到

    \[\dfrac{g_n}{n!}=\sum\limits_{i=1}^n\dfrac{1}{i!}\times\dfrac{g_{n-i}}{(n-1)!} \]

    我们考虑设\(G_i=\dfrac{g_n}{n!},H_i=\dfrac{1}{i!}\)

    则即有

    \[G_n=\sum\limits_{i=1}^nH_iG_{n-i} \]

    到这里已经可以分治FFT求出了。但是我们还有更好的方法。

    我们计算\(GH\),就得到了

    \[(GH)_n=\sum\limits_{i=0}^nH_iG_{n-i} \]

    带回上面的递推式,我们发现这实际上就是

    \[(GH)_n=\sum\limits_{i=1}^nH_iG_{n-i}+H_0G_n=2G_n \]

    但是这个递推式有一个特例,即\(n=0\)。此时有\((GH)_0=2G_0-1\)

    故最终有

    \[GH=2G-1 \]

    处理就得到了

    \[G=\dfrac{1}{2-H} \]

    求逆即可求出\(G\)

    我们再考虑求出\(f_n\)

    我们有

    \[f_n=\sum\limits_{i=1}^n\dbinom{n}{i}(f_{n-i}+g_{n-i}) \]

    其中,\(i\)还是枚举第一层里放了多少积木;\(f_{n-i}\)是剔除第一层后剩下部分的总共积木数;\(g_{n-i}\)因为对于剩下\(n-i\)块积木,它们的每一种方法都增加了\(1\)层。

    还是仿照我们之前的样子,拆开组合数并设\(F_i=\dfrac{f_i}{i!}\),就有

    \[F_n=\sum\limits_{i=1}^nH_i(F_{n-i}+G_{n-i}) \]

    计算\(H(F+G)\),有

    \[\Big(H(F+G)\Big)_n=\sum\limits_{i=0}^nH_i(F_{n-i}+G_{n-i})=2F_n+G_n \]

    照例看一下\(f_0\),发现此时仍有\(\Big(H(F+G)\Big)_0=2F_0+G_0\)\(F_0=0,G_0=H_0=1\)

    故最终有

    \[H(F+G)=2F+G \]

    于是

    \[F=\dfrac{G-GH}{H-2} \]

    代入\(G=\dfrac{1}{2-H}\),最终就得到

    \[F=G(G-1) \]

    然后最终答案就是\(\dfrac{f_n}{g_n}=\dfrac{F_n}{G_n}\)

    此种方案的代码:

    #include<bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int M=1e5;
    const int N=1<<20;
    const int mod=998244353;
    const int all=18;
    int ksm(int x,int y){
    	int rt=1;
    	for(;y;x=(1ll*x*x)%mod,y>>=1)if(y&1)rt=(1ll*rt*x)%mod;
    	return rt;
    }
    namespace Poly{
    	int rev[N];
    	const int G=3;
    	void NTT(int *a,int tp,int LG){
    		int lim=(1<<LG),invlim=ksm(lim,mod-2);
    		for(int i=0;i<lim;i++)rev[i]=(rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(LG-1));
    		for(int i=0;i<lim;i++)if(i<rev[i])swap(a[i],a[rev[i]]);
    		for(int md=1;md<lim;md<<=1){
    			int rt=ksm(G,(mod-1)/(md<<1));
    			if(tp==-1)rt=ksm(rt,mod-2);
    			for(int stp=md<<1,pos=0;pos<lim;pos+=stp){
    				int w=1;
    				for(int i=0;i<md;i++,w=(1ll*w*rt)%mod){
    					int x=a[pos+i],y=(1ll*w*a[pos+md+i])%mod;
    					a[pos+i]=(x+y)%mod;
    					a[pos+md+i]=(x-y+mod)%mod;
    				}
    			}
    		}
    		if(tp==-1)for(int i=0;i<lim;i++)a[i]=(1ll*a[i]*invlim)%mod;
    	}
    	int A[N],B[N],C[N];
    	void mul(int *a,int *b,int *c,int LG){//using: Array A and B
    		int lim=(1<<LG);
    		for(int i=0;i<lim;i++)A[i]=B[i]=0;
    		for(int i=0;i<(lim>>1);i++)A[i]=a[i],B[i]=b[i];
    		NTT(A,1,LG),NTT(B,1,LG);
    		for(int i=0;i<lim;i++)A[i]=1ll*A[i]*B[i]%mod;
    		NTT(A,-1,LG);
    		for(int i=0;i<lim;i++)c[i]=A[i];
    	}
    	void inv(int *a,int *b,int LG){//using: Array C
    		b[0]=ksm(a[0],mod-2);
    		for(int k=1;k<=LG+1;k++){
    			mul(b,a,C,k);
    			for(int i=0;i<(1<<k);i++)C[i]=(mod-C[i])%mod;
    			(C[0]+=2)%=mod;
    			mul(C,b,b,k);
    		}
    	}	
    }
    int a[N];
    int f[N],g[N],h[N],res[N];
    int fac[N],inv[N];
    int T,n;
    int main(){
    	fac[0]=1;
    	for(int i=1;i<=M;i++)fac[i]=1ll*fac[i-1]*i%mod;
    	inv[M]=ksm(fac[M],mod-2);
    	for(int i=M-1;i>=0;i--)inv[i]=1ll*inv[i+1]*(i+1)%mod;
    	for(int i=0;i<=M;i++)h[i]=inv[i];
    	for(int i=0;i<=M;i++)a[i]=mod-h[i];
    	(a[0]+=2)%=mod;
    	Poly::inv(a,g,all);
    	for(int i=0;i<=M;i++)a[i]=g[i];
    	(a[0]+=mod-1)%=mod;
    	Poly::mul(a,g,f,all+1);
    	for(int i=0;i<=M;i++)res[i]=1ll*f[i]*ksm(g[i],mod-2)%mod;
    	scanf("%d",&T);
    	while(T--)scanf("%d",&n),printf("%d\n",res[n]);
    	return 0;
    }
    

    思路2:从生成函数开始。

    仍然先考虑\(g_n\)

    我们考虑一个一层放多少积木的EGF,\(F(x)=\sum\limits_{i=1}^n\dfrac{1}{i!}=e^x-1\)

    EGF的卷积就是将这些积木标号的过程;所以我们最终的答案就是

    \[\hat{g}=\sum\limits_{i=0}^{\infty}F^i \]

    它是\(F\)的一阶前缀和,则有

    \[\hat{g}=\dfrac{1}{1-F}=\dfrac{1}{2-e^x} \]

    通过复原\(e^x\)\(\sum\limits_{i=0}^n\dfrac{1}{i!}\)可以直接通过多项式求逆求出\(\hat{g}\)

    我们再考虑\(f_n\)

    则我们只需要乘上一个层数即可;则有

    \[\hat{f}=\sum\limits_{i=0}^{\infty}iF^i \]

    它是\(F\)的二阶前缀和;于是就有

    \[\hat{f}=\dfrac{F}{(1-F)^2}=\dfrac{e^x-1}{(2-e^x)^2} \]

    直接求出即可。

    所以我们最终要求的就是\(\dfrac{f_n}{g_n}=\dfrac{\hat{f}_n}{\hat{g}_n}\)

    代码就不贴了。

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