• 数论1.1(一些函数及筛法)


    一些定义

    数论函数:定义域在正整数的函数

    积性函数:(forall aperp b,f(ab)=f(a) imes f(b))

    完全积性函数:(forall a,b,f(ab)=f(a) imes f(b))

    栗子

    • 常数函数$$1(i)=1$$
    • 幺元函数$$e(n)=[n=1]$$
    • 恒等函数$$id(n)=n$$

    欧拉函数

    (phi(i))表示(1-i)中与(i)互质的数的个数

    引理:

    • 如果(n)为素数p,(phi(n)=n-1)
    • 如果(n)为素数的次方,(phi(p^a)=(p-1) imes p^{a-1})
    • 如果(n)为两数之积,(phi(a imes b)=phi(a) imesphi(b))
    • (n=p_1^{a1} imes p_2^{a2} imes... imes p_k^{ak}), (phi(n)=n imes (1-1/p_1) imes (1-1/p2) imes ... imes(1-1/p_k))

    欧拉定理

    (IF aperp m, a^{phi(m)}equiv 1 (mod m))


    欧拉函数的线性筛法

    • 性质1 (phi(p)=p-1)
    • 性质2 (IF i mod p=0, (i*p)=p*phi(i))
      证明
      ( ecause n)(i)不互质,( herefore i)(n+i)不互质
      ( ecause [1,i])中不与i互质的数有(i-phi (i))个,
      ( herefore(i+1,p imes i])中一共有(p imes phi(i))个数(perp i imes p)
    • 性质3 (IF i mod p eq0, (i*p)=(p-1)*phi(i))

    调和级数

    [1+frac 1 2+ frac 1 3 + frac 1 4 + ...approx ln n ]


    除数函数

    [sigma _k(n)=sum_{d|n}d^k ]

    (sigma_0)表示因子个数
    (sigma_1)表示因子和
    积性函数


    狄利克雷卷积

    [f*g=h ]

    [h(z)=sum_{x*y=z} f(x)*g(y) ]

    有交换律和结合律
    如果(f,g)都是积性函数,(h)是积性函数

    • 验证卷积

      [h(p^k)=sum_{i=0}^kf[(p^i) imes g(p^{k-i}) ]

    栗子

    • (varphi*1=id)(sum_{d|n}varphi(d)=n)
    • (varphi=mu *id)
    • (sigma=id*e)
    • (e=mu*1)
    • (id=varphi*1)

    给定(f,g),求卷积前n项的做法-->暴力(O(n ln n))


    莫比乌斯函数

    [n=p_1^{k_1} imes p_2^{k_2} imes p_3^{k_3} imes .. imes p_m^{k_m} ]

    [if squarefree mu(n)=(-1)^m$$(就是说每一项的系数都是一次) $$otherwise mu(n)=0]

    [mu(n)=mu(p_1^{k_1}) imes mu(p_2^{k_2}) imes ... imesmu(p_m^{k_m}) ]

    积性函数,但不是完全积性函数

    [sum_{d|n} mu(d)=[n=1]$$可改写为$$u*1=e ]

    证明:

    [n=p_1^{k_1} imes p_2^{k_2} imes p_3^{k_3} imes .. imes p_m^{k_m} ]

    [n_0=p_1 imes p_2 imes p_3 imes .. imes p_m ]

    [sum_{d|n}mu(d)=sum_{d|n_0}mu(d) ]

    (p_1perp d) ,$$mu(dp_1)=mu(d) imesmu(p_1)=-mu(d)$$

    [sum_{d|n}mu(d)=sum_{d|n_0}mu(d)=sum_{d|frac{n_0}{p_1}}(mu(d)+mu(dp_1))=0 ]

    线性筛法

    void Linear_Shaker(int n)
    {
    	mu[1] = 1;
    	for (int i = 2; i <= n; i++)
    	{
    		if (!ism[i]) {prm[++tot] = i; mu[i] = -1;}
    		for (int j = 1; j <= tot; j++)
    		{
    			int num = prm[j] * i;
    			if (num > n) break;
    			ism[num] = 1;
    			if (i % prm[j] == 0) break;
    			mu[num] = -mu[i];
    		}
    	}
    }
    

    莫比乌斯反演

    [g=f*1 ]

    如果知道(f,1)直接求就行了啊

    但是如果只知道(g,f)

    反演!!!

    [g=f*1 ]

    [g*mu=f*1*mu ]

    [g*mu=f*e ]

    就是说

    [g(m)=sum_{d|m} f(d)Leftrightarrow f(m)=sum_{d imes k=m} g(d) imes mu(k) ]

    栗子

    • YY的gcd

      [g(k)=sum_{pin Pwedge pd=k}mu(d) ]

      [f(p)=[pin P] ]

      [g(k)=sum_{pd=k}mu(d)*f(p) ]

      预处理卷积!!

      然后每组询问的答案变成$$sum_{k=1}^{min(n,m)} lfloor frac n k floorlfloor frac m k floor g(k)$$

      (lfloor frac n k floorlfloor frac m k floor)只有(O(sqrt n))种取值

    • 数表

      也就是说((i,j)=sigma(gcd(i,j)))

      (f_a[d])表示(gcd(i,g)=d)的格子的贡献

      [f_a[d]=left{egin{matrix}0,&sigma(d)>a&\ sigma(d),&oterwiseend{matrix} ight. ]

      [ans=sum_df_a[d]sum_kmu(k)lfloorfrac n{dk} floorlfloorfrac m {dk} floor=sum_tlfloorfrac n t floorlfloorfrac m t floor(sum_{dk=t}f_a[d]mu(k)) ]

      把所有变量离线下来,每次修改改变的h复杂度(O(n ln n))


    杜教筛

    • (summu)

      [mu*1=e ]

      [f(n)=1-sum^n_{i=2}f(lfloor frac n i floor) ]

      预处理前(n^{frac 23})(mu)时间复杂度是(O(n^{frac 2 3}))

    int Mu(int n)
    {
    if(n<N) return mu[n];
    if(mu[n]) return mu[n];
    int res=0;
    for(int l=2,r;l<=n;l=r+1)
    {
    r=n/(n/l);
    res+=(r-l+1)*Mu(n/l);
    }
    return mu[n]=1-res;
    }

    
    
    
    - $sumvarphi$
    
    同↑
    
    ```cpp
    int Phi(int n)
    {
        if(n<=N) return phi[n];
        if(P[n]) return P[n];
        int res=0;
        for(int l=2,r;l<=n;l=r+1)
        {
            r=n/(n/l);
            res+=(r-l+1)*Phi(x/i);
        }
        return P[n]=n*(n+1)/2-res;
    }
    

    拉格朗日插值

    给出n个点((x_i,y_i)) 找出一个过所有点的多项式(f(x))

    对于每一个点找一个函数使这个函数只在对应 (x_i)时取值是(y_i)其余(x)取值都是0

    [f(x)=sum_{y=1}^nprod_{j e i}frac{x-x_i}{x_i-x_j} ]

    预处理(P(x)=prod(x-x_i)) (n^2)求出(f(x))

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ZUTTER/p/10213394.html
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