组合数取模
求$${n choose{m}} mod p$$
Subtask 0
杨辉三角...
1
1 1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
...
Subtask 1
这个数据范围其实并不良心...因为常数比较大所以...
算法很简单.线性求出阶乘与阶乘的逆元,通过一个大家都知道的转化(pj初赛知识咯...- -)
问题就是如何求阶乘的逆元了咯...
杜教的某课件里写了一种办法,可惜看不懂...但是暴力上也兹瓷哦...
当然要(O(n))求逆元的办法啦...
有个黑科技咯...(i^{-1}equiv -lfloor frac{p}{i} floor left( p mod i ight)^{-1}pmod{p})
然后只要乘着模着...就没了?
Subtask 2
如何呢?
(p)不是素数,那么就不能逆元求咯...
其实可以先筛出(n)以下的所有素数,对于它们统计(n!)的此素因数个数...
显然只有(log_dn)项...而素数个数是(Oleft(frac{n}{log{n}} ight))的...所以这部分复杂度线性...
再减一减...再快速幂依然总共线性...
就好了?
Subtask 3
多组数据...
那么我们考虑预处理出所有(n! mod p)与它们的逆元...显然对于(n< p)的情况可做了...
对于剩下的情况,我们考虑Lucas定理:
就可以递归做咯...
一次递归规模缩小为原来(frac{1}{p}),那么询问时间复杂度(Oleft( log_pn ight))
Subtask 4
多组数据...
Lucas定理没法用了...
然而换一个角度想...在(n!)中含(p)因子的个数是可以算出来的..那么我们可以将所有含(p)因子的先剔除,剩下的数应该是按照原来的编号(p^c)个相乘在(mod p^c)下一相等的...
含(p)因子的数直接递归处理即可..
发一份没测试过的代码:
#define cmax 25
struct Comb_Number_Small2{//O(p^c)
linear_inverse li;
ll facn[maxm],infacn[maxm],pp,cc;
ll pox[cmax];
inline void init(ll p,ll c){
li.mx(n,p);
ll n=1;
pox[0]=n;
foxe(i,1,c) n*=p,pox[i]=n;
facn[1]=1,infacn[1]=1,pp=p,cc=c;
foxe(i,2,n){
facn[i]=facn[i-1],infacn[i]=infacn[i-1];
if(i%p) facn[i]=modmul(facn[i-1],i,p),infacn[i]=modmul(infacn[i-1],li.inv[i],p);
}
}
inline ll facx(ll n){
ll k=n/pox[cc],a=modpow(facn[pox[cc]],k,pox[cc]);
return modmul(a,facn[n%pox[cc]],pox[cc]);
}
inline ll infacx(ll n){
ll k=n/pox[cc],a=modpow(infacn[pox[cc]],k,pox[cc]);
return modmul(a,infacn[n%pox[cc]],pox[cc]);
}
inline ll operator()(ll n,ll m){
if(m>n) return 0;
ll A=n,B=m,C=A-B;
int a=calcp(A,pp),b=calcp(B,pp),c=calcp(C,pp);
ll q=pox[a-b-c];
ll k=1,tt;
while(A){
tt=facx(A);
k=modmul(tt,k,pox[cc]);
A=A/p;
}
while(B){
tt=infacx(B);
k=modmul(tt,k,pox[cc]);
B=B/p;
}
while(C){
tt=infacx(C);
k=modmul(tt,k,pox[cc]);
C=C/p;
}
return modmul(k,q,pox[cc]);
}
};
Subtask 5
其实...这个挺丝播的...
只要分解了后做Subtask 4
然后CRT就完事了...