(mathcal{Description})
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有 (n) 盏编号为 (1sim n),已知初始状态的灯,每次操作选取 (xin[1,n]),使得所有编号为 (x) 的因子的灯的开关状态改变。现在不停地等概率选取 (x) 进行操作,直到在最优策略下能在 (m) 次操作内将所有灯关闭时,则使用最优策略操作。求期望操作次数 ( imes n!) 对 ((10^5+3)) 取模的结果。
(mathcal{Solution})
最优策略显然是按编号从大到小考虑每盏灯,若开着则对它操作,如此可以求到初始状态下需要操作的灯的集合为 (S)。有结论:
- 若操作 (xin S),则得到状态的最优操作次数为 (|S|-1);
- 若操作 (x otin S),则得到状态的最优操作次数为 (|S|+1)。
利用操作间没有依赖关系的性质,易证。所以我们只需关心 (|S|) 而非 (S)。
令 (f(i)) 表示 (|S|=i) 时,使得 (|S|=i-1) 的期望操作次数。简单转移即可求出答案。
我写的是 (mathcal O(nsqrt n)),不难做到 (mathcal O(nln n))。
(mathcal{Code})
/* Clearink */
#include <cmath>
#include <cstdio>
#define rep( i, l, r ) for ( int i = l, rep##i = r; i <= rep##i; ++i )
#define per( i, r, l ) for ( int i = r, per##i = l; i >= per##i; --i )
const int MAXN = 1e5, MOD = 1e5 + 3;
int n, m, a[MAXN + 5], f[MAXN + 5];
inline int add( int a, const int b ) { return ( a += b ) < MOD ? a : a - MOD; }
inline int mul( const long long a, const int b ) { return int( a * b % MOD ); }
inline int mpow( int a, int b ) {
int ret = 1;
for ( ; b; a = mul( a, a ), b >>= 1 ) ret = mul( ret, b & 1 ? a : 1 );
return ret;
}
int main() {
scanf( "%d %d", &n, &m );
rep ( i, 1, n ) scanf( "%d", &a[i] );
int tar = 0;
per ( i, n, 1 ) if ( a[i] ) {
++tar;
rep ( j, 1, int( sqrt( i ) ) ) if ( !( i % j ) ) {
a[j] ^= 1;
if ( j * j != i ) a[i / j] ^= 1;
}
}
int ans;
if ( tar <= m ) ans = tar;
else {
ans = m;
per ( i, n, m + 1 ) {
f[i] = mul( add( n, mul( n - i, f[i + 1] ) ), mpow( i, MOD - 2 ) );
if ( i <= tar ) ans = add( ans, f[i] );
}
}
rep ( i, 1, n ) ans = mul( ans, i );
printf( "%d
", ans );
return 0;
}