快速幂
题目描述
【题意】
求a^b mod c，a,b,c都是整数。
【输入格式】
一行三个整数 a、b、c。 0 ≤ a,b,c ≤ 10^9
【输出格式】
一行，a^b mod c的值。
【样例输入】
2 5 7
【样例输出】
4
题目链接就不放出来了，因为这个OJ已经很卡了，且不登录不能看题目。
其实，我们容易知道，幂次有个性质：当(b\%2==0)时(a^{b}=(a*a)^{b/2})
用脑子想想就知道。
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
typedef long long LL;
LL kms(LL a,LL b,LL c)//a^b%c
{
LL ans=1%c;/*防止c==1*/a%=c;
while(b)//b!=0
{
if(b&1)ans=(ans*a)%c;
a=(a*a)%c;b>>=1;//b/=2;
}
return ans;
}
int main()
{
LL a,b,c;scanf("%lld%lld%lld",&a,&b,&c);
printf("%lld
",kms(a,b,c));
return 0;
}
高次同余方程
BSGS
【题意】
求解 A^x=B(mod C) （0<=x<C）,求x的值。
已知:C、A、B都是正整数，2 <= C < 2^31, 2 <= A < C, 1 <= B < C。
(A与C互质)
【输入格式】
多组测试数据。
每组数据一行三个整数：C，A，B。
【输出格式】
每组数据一行，如果有解输出x的最小正整数解，否则输出"no solution!"。
【样例输入】
5 2 1
5 2 2
5 2 3
5 2 4
5 3 1
5 3 2
5 3 3
5 3 4
5 4 1
5 4 2
5 4 3
5 4 4
12345701 2 1111111
1111111121 65537 1111111111
【样例输出】
0
1
3
2
0
3
1
2
0
no solution!
no solution!
1
9584351
462803587
(BSGS)，又名北上广深。
你是不是觉得这个东西十分的高大上？
其实还挺简单的QAQ。
我们知道(A^{x}≡Bmod C)
我们设(m≡ceil(sqrt c))（(ceil)向上取整，在C++的cmath库内）
为什么是(ceil)，学完你就知道了。
那么(x)可以写成(ma-b)的形式
也就是(A^{ma-b}≡Bmod C)
推导一波：
出现了点倪端了，不知道大家有没有学过欧拉定理？
(a^xmod p(0≤ x ≤φ(p)))可以映射到所有(1-p)中与(p)互质的数字（当(a)与(p)互质时，(φ(p))为欧拉函数，后面会讲）。
这里，所以(x)最大为(φ(p))，其实我个人认为只有当(B,C)互质的时候才有答案，为了方便，我们不在(φ(p))来找，而是在(p(p>φ(p)))里面找，因为是找最小的，所以在两个范围找都没事，但(p)更方便。
当然，这里你得会Hash表（map也可以，或者像我们机房的一个大佬，不会Hash表，但会SBT）。
然后，我们枚举(b)从(0)到(m)，并把(B*A^{b}mod C)放进Hash表，然后在枚举(a)从(1)到(m)，在Hash表里面找到最大的(b)（为了求最小的(x)）满足(A^{ma}≡B*A^{b}mod C)，那么就可以返回答案了。
而且(a)从(1)开始，可以让(ma≥b)，不会出现负数，并且可以很好的枚举从(0)到(C)的所有数字。
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define N 2800000
using namespace std;
typedef long long LL;
class hash
{
public:
struct node
{
LL c;int x,next;
}a[N];int last[N],len,h;
hash(){h=2750159;/*用线性筛筛出的素数*/}
void ins(int x,LL c){LL y=c%h;len++;a[len].x=x;a[len].c=c;a[len].next=last[y];last[y]=len;}
int find(LL c)
{
LL x=c%h;
for(int k=last[x];k;k=a[k].next)
{
if(a[k].c==c)return a[k].x;//求最大的b
}
return -1;
}
void clear(){memset(last,0,sizeof(last));len=0;}
}zjj;
LL kms(LL a,LL b,LL c)//快速幂
{
LL ans=1%c;a%=c;
while(b)
{
if(b&1)ans=(ans*a)%c;
a=(a*a)%c;b>>=1;
}
return ans;
}
LL bsgs(LL a,LL b,LL c)
{
zjj.clear();
LL d=ceil(sqrt(c));
LL now=b;
for(int i=0;i<=d;i++)
{
zjj.ins(i,now);
now=(now*a)%c;
}//枚举b
LL lim=now=kms(a,d,c);
for(int i=1;i<=d;i++)
{
int x;
if((x=zjj.find(now))!=-1)return i*d-x;
now=(now*lim)%c;
}//枚举a
return -1;
}
int main()
{
LL a,b,c;
while(scanf("%lld%lld%lld",&c,&a,&b)!=EOF)
{
int ans=bsgs(a,b,c);
if(ans==-1)printf("no solution!
");
else printf("%d
",ans);
}
return 0;
}
exBSGS
我们会发现上面的过程有一个限制，就是(A,C)必须互质，不是，这就太苛刻了吧，毒瘤出题人会有歪念头的！
于是，我们想到了同余的性质：(a≡bmod c)，当(a,b,c)有同一个公因子(d)时，可以把(d)消掉，得出(frac{a}{d}≡frac{b}{d}mod frac{c}{d})，那么，我们也可以把(A,C)的最大公因数提出呀，但是(B)也必须要整除于这个最大公因数，否则就是无解的，很容易想，我们设(A,C)的最大公因数为(D)，然后原式就等于(frac{A}{D}A^{x-1}≡frac{B}{D}mod frac{C}{D})如果(A)与(frac{C}{D})还是不互质，我们就继续，我们设(A)的系数为(K),那么(K)就在此过程中不断增加，且(x)减的也越来越多。
当然到最后也同样要求除完之后的(B',C')互质，否则同样无解。
当然，此过程存在一个恶心的特判，就是当(B=K)时，直接返回现在提了几次最大公因数，也就是(x)减了多少。
那么，最后，我们只需要计算(A^{x-i}mod C')的时候再乘(K)就行了，然后算出(x-i)后再加上(i)就行了。
这也是我在(luogu)对的第一道黑题（虽然插头DP也很多，但没交）
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#define N 210000
using namespace std;
typedef long long LL;
class Hash//class多好用啊
{
public:
struct node
{
int x,next;LL c;
}a[N];int len,last[N];LL h;
Hash(){h=200043;}
void ins(int x,LL c){LL y=c%h;a[++len].x=x;a[len].c=c;a[len].next=last[y];last[y]=len;}
void clear(){len=0;memset(last,0,sizeof(last));}
int find(LL c)
{
LL x=c%h;
for(int k=last[x];k;k=a[k].next)
{
if(a[k].c==c)return a[k].x;
}
return -1;
}
}zjj;
LL ksm(LL a,LL b,LL c)
{
LL ans=1%c;a%=c;
while(b)
{
if(b&1)ans=(ans*a)%c;
a=(a*a)%c;b>>=1;
}
return ans;
}
LL gcd(LL a,LL b){return (!a?b:gcd(b%a,a));}
LL solve(LL a,LL c,LL d)
{
a%=d;c%=d;//这一步也不是很需要，但是可以更远离爆long long
LL b=1,cnt=0,tt;
while((tt=gcd(a,d))!=1)
{
if(c==b)return cnt;//特判
if(c%tt)return -1;//无解
d/=tt;c/=tt;b=(b*a/tt)%d;a%=d;cnt++;
}
LL lim=ceil(sqrt(d*1.0)),now=c;
for(int i=0;i<=lim;i++)
{
zjj.ins(i,now);
now=(now*a)%d;
}
now=((tt=ksm(a,lim,d))*b)%d/*重复利用*/;
for(int i=1;i<=lim;i++)
{
int y=zjj.find(now);
if(y!=-1)return i*lim-y+cnt;
now=(now*tt)%d;
}
return -1;
}
int main()
{
LL a,c,d;
while(scanf("%lld%lld%lld",&a,&d,&c)!=EOF)
{
if(a==0 && d==0 && c==0)break;
zjj.clear();
LL ans=solve(a,c,d);
if(ans!=-1)printf("%lld
",ans);
else printf("No Solution
");
}
return 0;
}
欧拉函数
讲解
(phi(x))就是表示在(1)~(x)与(x)互质的数量，叫欧拉函数。
又记作(φ(x))（貌似在前面看到过呢！）
那么我们马上知道(φ(x)=x-1)（当(x)为质数时）
但是我们又知道几个公式去求呢？
首先，我们做一道题，设(a*b=y)，那么在(1)到(y)，与(a,b)互质的数字有多少？（(a,b)为质数，且(a≠b)）
注意：因为(a,b)为质数，且(a≠b)，那么((a,b)=1,[a,b]=a*b)
那么我们知道(1-y)中整除于(a)的数量为(frac{y}{a})，整除于(b)的数量为(frac{y}{b})，整除于(ab)的数量为(frac{y}{ab})，那么(1-y)中整除于(a)或者整除于(b)的数量为(frac{y}{a}+frac{y}{b}-frac{y}{ab})
那么与(a,b)互质就是(y-frac{y}{a}-frac{y}{b}+frac{y}{ab}=y(1-frac{1}{a}-frac{1}{b}+frac{1}{ab})=y(1-frac{1}{a})(1-frac{1}{b}))，那么如果是求(a^{2}*b=y)呢？
我们会发现，我们求出了(a*b)以内与(a,b)互质的数为(c_{1},c_{2},c_{3}...)，而([a,b])也就是(ab)是整除于(a)或(b)的，那么(c_{i}\%(ab)≠0,(ab)\%(ab)==0,(c_{i}+ab)\%ab≠0)，也就是说(a^{2}*b)就是(a)个循环的(a*b)，也就是说(phi(a^{2}*b)=y(1-frac{1}{a})(1-frac{1}{b}))。（注意：如果是(a*b*c)的话仍然按第一个问题来看，第二个问题是针对素数有次方的情况）
那么我们就得出了(phi(x)=x*(1-frac{1}{a1})*(1-frac{1}{a2})...=(a1^{b1}a2^{b2}a3^{b3}...an^{bn})*frac{a1-1}{a1}*frac{a2-1}{a2}...=(a1^{b1-1}(a1-1))(a2^{b2-1}(a2-1))...)(=φ(a1^{b1})φ(a1^{b1})...)（其中的(m)表示(x)可分解成几个不同的质因数，(a1,a2,...an)就是分解出来的不同的质因数，(bi)表示的是(ai)的次方）
那么我们又可以得出一个公式(φ(ab)=φ(a)φ(b))（(a,b)互质），其实这关额证明也很简单，因为他们互质，所以他们所含的质因子不同，那么不会对对方产生任何影响。
当然，不仅仅止步于此，我们设一个质数(x)，如何求(φ(ax))？
当(a\%x≠0)时，(a,x)互质，所以(φ(ax)=φ(a)φ(x))，当(a\%x=0)是，(x)是(a)的其中一个质因数，根据上面可得(x)可以合并到(a)去得到(φ(ax)=φ(a)x)
然后我们发现此过程可以套到欧拉筛里面。
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define N 21000000
using namespace std;
int ins[2100000]/*素数表*/,phi[N]/*欧拉函数*/;
int main()
{
for(int i=2;i<=20000000;i++)
{
if(!phi[i])ins[++ins[0]]=i,phi[i]=i-1;//不用mp，直接用欧拉函数的数组判断
for(int j=1;j<=ins[0] && ins[j]*i<=20000000;j++)
{
if(i%ins[j]==0)//phi(ax)=phi(a)x
{
phi[ins[j]*i]=ins[j]*phi[i];
break;
}
else phi[ins[j]*i]=phi[ins[j]]*phi[i];//phi(ax)=phi(a)phi(x)
}
}
int n;scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int x;scanf("%d",&x);
printf("%d
",phi[x]);
}
return 0;
}
两道水题
法雷级数
题目描述
【题意】
法雷级数Fi的定义如下：
给定一个i（i>=2），那么所有的 a/b （0<a<b<=i 且 gcd(a,b)==1 ）组成了Fi，
例如：
F2 = {1/2}
F3 = {1/3, 1/2, 2/3}
F4 = {1/4, 1/3, 1/2, 2/3, 3/4}
F5 = {1/5, 1/4, 1/3, 2/5, 1/2, 3/5, 2/3, 3/4, 4/5}
你的任务就是统计对于给出的i，Fi集合的元素个数。
【输入格式】
第一行n(1<=n<=10000)
下来n行，每行一个整数x，表示求Fx的元素个数。(1<=x<=2000 0000)
【输出格式】
每次询问输出一行一个整数，即Fx的元素个数。
【样例输入】
4
2
3
4
5
【样例输出】
1
3
5
9
我已经不想说什么了，就是求(2)到(x)的所有(phi)函数的值。
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define N 21000000
using namespace std;
int ins[2100000],phi[N];
long long sum[N];//要用long long
int main()
{
for(int i=2;i<=20000000;i++)
{
if(!phi[i])ins[++ins[0]]=i,phi[i]=i-1;
for(int j=1;j<=ins[0] && ins[j]*i<=20000000;j++)
{
if(i%ins[j]==0)
{
phi[ins[j]*i]=ins[j]*phi[i];
break;
}
else phi[ins[j]*i]=phi[ins[j]]*phi[i];
}
sum[i]=sum[i-1]+phi[i];//sum统计
}
int n;scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int x;scanf("%d",&x);
printf("%lld
",sum[x]);
}
return 0;
}
可见点数
【题意】
给出一个正整数N，求在(x,y){0<=x,y<=N}的区域中，
从(0,0)点可以看到的点的个数，
不包括(0,0)自己。
比如上图就是N=5的图，0 ≤ x, y ≤ 5
【输入格式】
输入有 C (1 ≤ C ≤ 1000) 组数据
每组数据给出一个正整数 N (1 ≤ N ≤ 1000)
【输出格式】
每组数据输出三个整数分别是：第几组，N，和可以看到的点数
【样例输入】
4
2
4
5
231
【样例输出】
1 2 5
2 4 13
3 5 21
4 231 32549
也是水题一道，我们发现沿着对角线切割发现左边的可见点数与右边的可点点数不就是法雷级数吗？
当然，有三个点需要我们特地加上：((1,1),(1,0),(0,1))
那么答案就是(sum_{i}*2+3)
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define N 1010
using namespace std;
int ins[2100],phi[N];
long long sum[N];
int main()
{
for(int i=2;i<=1000;i++)
{
if(!phi[i])ins[++ins[0]]=i,phi[i]=i-1;
for(int j=1;j<=ins[0] && ins[j]*i<=1000;j++)
{
if(i%ins[j]==0)
{
phi[ins[j]*i]=ins[j]*phi[i];
break;
}
else phi[ins[j]*i]=phi[ins[j]]*phi[i];
}
sum[i]=sum[i-1]+phi[i];
}
int n;scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int x;scanf("%d",&x);
printf("%d %d %lld
",i,x,sum[x]*2+3);
}
return 0;
}
原根
当(a^{x}≡1mod b)，满足最小的正整数(x)称为(a)模(b)的阶，很明显(a,b)互质才有阶。
原根：当(a)模(b)的阶等于(φ(b))时，称(a)为(b)的原根。
我们这里规定原根的数量表示的是(1)到(m)中为(m)原根的数量。
原根有以下性质：
- (a,a^{2},a^{3},a^{4}...,a^{φ(b)})在模(b)的情况下能不重复的形成(b)的所有质因数。（两个集合的数字都有(φ(b))个）
- (a^{kφ(b)}≡1mod b)
- 一个数字(m)有原根的必要条件为(2,4,p^{n},2p^{n})，其中(p为)为奇素数，(n)为正整数。
- 一个数字(m)的原根数量(φ(φ(m)))
那么如何证呢？
欧拉定理
好，让我们来看看欧拉定理。（雾）
之前跟大家讲了会填坑的
我们知道(a^{φ(b)}≡1mod b)（(a,b)不互质），但是这个有什么用？
这个为阶最大为(φ(b))提供了一个必要的条件。
我们来证证吧。
我们设与(b)互质且小于b大于0的数字为(a_{1},a_{2},a_{3}...,a_{φ(b)})。
现在有一个(x)与(b)互质，设(c_{1}=xa_{1},c_{2}=xa_{2}...)
- 没有一个(c_{i}≡c_{j}mod b(i≠j))。
这个让我们用反证法证一证吧：
因为(x)与(b)互质，那么(a_{i}-a_{j})整除于(b)，但是(|a_{i}-a_{j}|＜b)，所以不成立。
- (c_{i})除以(b)得到的余数(u)与(b)互质。
依然用反证法证一证：
(c_{i}≡umod b)那么(c_{i}-kb=u)（(k)为未知整数）。
(c_i=u+kb=(u,b)*?)，但是(c_i)与(b)互质，矛盾，所以得证。
依据上面我们可以知道(c)集合在(mod b)的情况下可以全部不重复映射到(a)集合，那么我们将(c_{1},c_{2},c_{3}...)乘起来得到(x^{φ(b)}a_{1}a_{2}a_{3}a_{4}...a_{φ(b)}≡a_{1}a_{2}a_{3}...a_{φ(b)}mod b)也就是((x^{φ(b)}-1)a_{1}a_{2}a_{3}a_{4}...a_{φ(b)}≡0mod b)，因为(a_{1}...)都与(b)互质，所以(x^{φ(b)}-1≡0mod b)，所以(x^{φ(b)}≡1mod b)
证毕。
当然，费马小定理就是欧拉定理的特殊情况，(b)为素数时，(x^{b-1}≡1mod b)。
原根部分性质证明（数量证不出来，一个还没填的坑）
注：一下证明中指数都在(1)到(φ(b))
如同欧拉定理，我们先证没有一个(a^{i}≡a^{j}mod b(i>j))
反证法：
假如有(a^{i}≡a^{j}mod b(i>j))
那么：
那么我们知道(a)与(b)互质，所以(a^{j})与(b)互质，而(a)模(b)的阶为(φ(b))，(i-j<φ(b))，所以(a^{i-j}-1≡0mod b)不成立，所以(a^{i}≡a^{j}mod b(i>j))不成立。
再证(a^{i})除以(b)得到的余数(u)与(b)互质。
反证法：
(a^{i}≡umod b)
(a^{i}-bk=u)
然后就跟欧拉定理里面的一样了。
所以我们就证出了(a,a^{2},a^{3},a^{4}...,a^{φ(b)})在模(b)的情况下能不重复的形成(b)的所有质因数。（两个集合的数字都有(φ(b))个）
(a^{kφ(b)}≡1mod b)
这个怎么证？我们知道(a^{d}≡1mod b)（(d)为(a)模(b)的阶）
那么(a^{kd}\%b≡(a^{d})^{k}\%b≡1^{j}\%b≡1)
由于原根的阶就是(φ(b))，所以得证。
当然，数量以及是否有原根我不会证。
听说要群论，我果然还是太菜了。
扩展：原根的求法
这个就很棒了，我们可以先假设(p)是奇素数，然后求(p)的原根。
以下内容摘自https://oi-wiki.org/math/primitive-root/，OIwiki也十分有名，大家可以上去搜一些OI的东西。
当然，我们还会做一些解释，其中这是求(p)是奇素数的，当然，可以吧求法中的(p-1)换成(phi(x))，其他的也换一下也没有多大问题，依然可以证，不过首先(p)要有原根才可以用。
图片中类似(Vi∈[1,m]：)的东西表示循环。
这里的裴蜀定理指的是如果有一个二元一次不定式满足：(ax+by=c)（((a,b)|c)）那么此不定式就有无数个整数解，当然，在上面同余的时候我们也类似的证了证，那么也就没多大问题了，因为是扩展，就没有代码了QAQ。
代码
题目描述
给出n个正整数，求每个正整数的原根个数。
注意：不是每一个数都有原根！这道题和1159不一样！
输入
第一行一个数n
接下来n行，一行一个数xi。
输出
一行一个数，第i行是xi的原根个数（无原根则输出0）。
样例输入
8
1
2
3
4
8
9
10
18
样例输出
0
1
1
1
0
2
2
2
提示
1<n<=10000
1<=xi<=2*10^7
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define N 21000000
using namespace std;
int ss[2100000],phi[N];
bool mt[N];
int main()
{
mt[2]=mt[4]=true;phi[1]=1;
for(int i=2;i<=20000000;i++)
{
if(!phi[i])
{
phi[i]=i-1,ss[++ss[0]]=i;
if(i!=2)
{
long long now=i;
while(now<=N)//存在原根的地方
{
mt[now]=true;
now*=i;
}
}
}
for(int j=1;j<=ss[0] && ss[j]*i<=20000000;j++)
{
if(i%ss[j])phi[ss[j]*i]=phi[ss[j]]*phi[i];
else
{
phi[ss[j]*i]=phi[i]*ss[j];
break;
}
}
}
int n;scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int x;scanf("%d",&x);
if(mt[x]==true || (x%2==0 && mt[x/2]==true))printf("%d
",phi[phi[x]]);//存在原根
else printf("0
");
}
return 0;
}
高斯消元
题目描述
【题意】
有n个未知数x1,x2,x3……xn，满足：
a11*x1+a12*x2+a13*x3……+a1n*xn=b1
a21*x1+a22*x2+a23*x3……+a2n*xn=b2
……………………………………
an1*x1+an2*x2+an3*x3……+ann*xn=bn
求x1,x2,x3……xn的值。（保证有解）
【输入格式】
第一行给出n(1<=n<=100)
下来n行，每行给出n+1个实数，分别是 ai1~ain 和bi。
【输出格式】
输出x1,x2,x3……xn的值（相邻两个用一个空格隔开，每个数保留3位小数）
【样例输入】
3
2.5 5.0 3.0 32.5
1.0 4.5 2.0 22
4.0 3.5 1.5 26.5
【样例输出】
3.000 2.000 5.000
【提示】
aij>0
普通
我们小学做(n)元一次方程都是消元的吗，结果没想到OI中叫高斯消元，好像很高大尚。
其实就是用(1)式消去(2)到(n)式的第一项，用(2)式消去(3)到(n)式的第二项...
(O(n^{3}))
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define N 110
using namespace std;
double a[N][N],f[N];
int n;
void guess()
{
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=i+1;j<=n;j++)
{
double bi=a[j][i]/a[i][i];//求出比例
for(int k=n+1;k>=i;k--)
{
a[j][k]-=a[i][k]*bi;//暴力double减
}
}
}
for(int i=n;i>=1;i--)
{
double bi=a[i][n+1];
for(int j=i+1;j<=n;j++)bi-=a[i][j]*f[j];
f[i]=bi/a[i][i];
}
}
int main()
{
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=0;j<=n;j++)scanf("%lf",&a[i][j+1]);
}
guess();
for(int i=1;i<n;i++)printf("%.3lf ",f[i]);
printf("%.3lf
",f[n]);
return 0;
}
系数为0
但是如果有些项给你系数为0呢？这道题目数据太水了。
如我是不会告诉你我不会矩阵的Markdown的：
四元一次方程（?表示随机数字）：
1 1 3 1 = ?
1 1 2 2 = ?
2 1 5 0 = ?
4 2 5 1 = ?
貌似有解，手码的
可以发现第二条式子消元后第二项就为(0)了，那么我们就需要找打一个第二项不为(0)的式子并且第一项为(0)的式子。
但是这也是有讲究的，我们要选出一个第二项是最大数字的式子为主元。
为什么？C++double也是有误差的，假设误差为1e-8，然后我们用第二条式子消第三条式子，那么就需要将第三条式子的第(i)个位置减去：(a_{2,i}*(a_{3,2}/a_{2,2}))，假设(a_{2,2})很小的话，那么((a_{3,2}/a_{2,2}))便很大，如果是(1e5)级别的话，那么乘完之后(1e-8)的误差就放大到了(1e-3)，相反，则缩小了误差。
所以精度误差的时候不妨试试这种方法。
辗转相除法
辗转相除不是(gcd)吗？(b\%a,a)呀。
但是在(guess)里面，小数有时总是这么不尽任意，虽然有四舍五入，但是整数在调试还是什么方面都很强！
而且如果要求求的是整数解就很棒棒了，所以在矩阵树中的消元许多人宁愿多个(log)也要打辗转相除。
复杂度(O(n^{3}logn))
因为没有题目验证正确性，将在矩阵树给出辗转相除版。
先讲讲：
我们用第(x)行消掉第(y(y>x))行的第(x)项时（根据高斯消元我们知道两行的前(x-1)项都已经被消掉了），我们不是暴力直接除，而是将第(x)项每一行乘以(a_{y,x}/a_{x,x})减到第(y)行，然后交换(x,y)行，我们会发现其实就是对(x)项做类似辗转相除的操作然后改变一下其他项，当然，为了节省时间也可以不交换，不过得用一些其他方法实现类似交换的操作。
矩阵树与证明
又是一个大的内容。。。
参考资料：
https://www.cnblogs.com/zj75211/p/8039443.html
https://blog.csdn.net/qq_34921856/article/details/79409754
https://www.cnblogs.com/twilight-sx/p/9064208.html
https://blog.csdn.net/a_crazy_czy/article/details/72971868
https://www.cnblogs.com/candy99/p/6420935.html
https://www.cnblogs.com/xzzzh/p/6718926.html
https://baike.baidu.com/item/Binet-Cauchy%E5%AE%9A%E7%90%86/8255247
https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%95%E4%BD%8D%E7%9F%A9%E9%98%B5/8540268?fr=aladdin
你看看这么多，就知道这个有多恶心了！！！！！！！！！！！！！！
未了结的坑
矩阵树是解决一个图中生成树的数量。
目前我只会做无向图的，而且也只会证无向图的，当然，按我现在对矩阵树的理解，有没有重边应该也无所谓，大家可以试一试，因为时间紧迫，所以就不证明了，下面的默认没有重边。
因为老师开始要求学几何了，就只能抛坑了QAQ
未填完的坑：
- 有向图的矩阵树。
- 变元矩阵树。
- 证明有重边也无所谓
无向图
关联矩阵
在无向图里面，关联矩阵是(n*m)的一个矩阵（(n)是点数，(m)的边数），如果第(k)条无向边是((i->j))，那么矩阵里的((i,k))点值(++)，((j,k))的点值(--)。（倒过来也可以，无所谓）
给张图更好的理解：
我们设无向图的关联矩阵为(B)，(B)转置矩阵为(B^{T})
转置矩阵：
就是把现矩阵的第一行作为第一列，第一列作为第一行。
就是转置矩阵。
矩阵乘法：
这里放上度娘的解释https://baike.baidu.com/item/%E7%9F%A9%E9%98%B5%E4%B9%98%E6%B3%95/5446029?fr=aladdin：
Kirchhoff矩阵
这里只讲无向图的Kirchhoff矩阵。
Kirchhoff矩阵就是(BB^{T})，也就是一个(n*n)的矩阵
(BB^{T})(_{ij}=sum_{k=1}^{m}B_{i,k}B^{T}_{k,j}=sum_{k=1}^{m}B_{i,k}B_{j,k})
所以我们可以知道，Kirchhoff矩阵的((i,j))项就是(B)的第(i)行与第(j)行的内积。
当(i≠j)时，如果有(B_{i,k}B_{j,k}=0)，那么说明第(k)条边不是((i-j))的。相反(B_{i,k}B_{j,k}=-1)，就代表有一条边，所以我们知道，Kirchhoff矩阵的((i,j))项表示的是(i-j)边的个数的相反数，目前只能是(-1,0)。
当(i=j)时， 如果有(B_{i,k}B_{i,k}=0)，那么说明他不在第(k)条边上，相反(B_{i,k}B_{i,k}=1)就是在，所以Kirchhoff矩阵的((i,i))项表示的是(i)的度数。
当然，还有个简单的构建方法，就是（度数矩阵 - 邻接矩阵）。
为什么要将关联矩阵，证明的时候就知了。
我们容易知道这个矩阵的每个行和每个列的和为(0)。
因为度数为正，其他数为负，这一行（列）的所有负数的和就是度数的相反数。
行列式
对于一格(r*r)的行列式(A)：
行列式(det(A))的值为：(sum^{r!}_{i=1}(-1)^{k}a_{1,b_{1}}a_{2,b_{2}}a_{3,b_{3}}...a_{r,b_{r}})，其中(a_{ij})为(A)矩阵的第(i)行第(j)列。
而(b_{1},b_{2},b_{3},b_{4}...b_{r})是长度为(r)的任意一个全排列，然后全排列的个数有(r!)，然后(k)表示的是((1,b_{1}),(2,b_{2}),(3,b_{3})...)的逆序对数（((i_{1},j_{1}),(i_{2},j_{2})(i_{1}<i_{2},j_{1}>j_{2}))就是一对逆序对）。
其实就是选(r)个点，行和列不重复
比如：
(2*2)的矩阵(O)
(left{ egin{matrix} 1 & 2\ 3 & 4end{matrix} ight})
(det(O)=1*4-2*3=-2)
行列式有一些(beautiful)的性质。
定理1：(A)与(A)的转置矩阵的行列式相等。
我们发现转置后点的相对位置不变，第(i)行变成第(i)列，第(j)列变成了第(j)行，本质没变，所以行列式相等。
定理2：当某行（列）的值全部为0，那么这个矩阵的行列式为(0)。
怎么选点都有个(0)，证毕。
定理3：某一行与某一行交换，行列式取负。
证明：
((-1)^{k}a_{1,b_{1}}a_{2,b_{2}}a_{3,b_{3}}...a_{r,b_{r}})中，现将(i,j(i<j))行互换。
设从(i+1)到(j-1)，有(q_{1})个数字的(b)（也就是列数）小于(b_{i})，有(q_{2})个大于(b_{i})，有(p_{1})个数字小于(b_{j})，有(p_{2})个大于(b_{j})，(N=(j-1)-(i+1)+1=j-i+1)，不可能有相等的。
那么交换前(b_{i},b_{j})的贡献有(q_{1}+p_{2})对，交换后有(q_{2}+p_{1})
那么两个相减为：(q_{1}+p_{2}-q_{2}-p_{1}=q_{1}+p_{2}-(N-q_{1})-(N-p_{2})=2q_{1}+2p_{2}-2N=2(q_{1}+p_{2}-N))，而却(b_{i})与(b_{j})交换的又会加(1)或减(1)，所以取反。
交换列其实也是一样的。
定理4：有两行（列）相等，行列式值为(0)
交换两列后的行列式取反，但是我们发现两次的行列式是相等的，所以(-x=x)，(x=0)，行列式的值为(0)。
定理5：当有一行有公因子时，可以把公因子提出（相反，外面有个系数，乘到里面某一行（列）也是可以的）。
定理6：当一行（列）为另一行（列）的比例时，行列式的值为(0)。
将这一行的因子提出，和另一行相等，行列式的值为(0)。
定理7：某一行（列）的数字依次加上一些数字，那么加上后的行列式可以拆为两个行列式相加：
如：矩阵(A)为(left{ egin{matrix} a_{1,1} & a_{1,2}\ a_{2,1} & a_{2,2}end{matrix} ight})，(B)为(left{ egin{matrix} a_{1,1} & a_{1,2}\ a_{2,1}+c_{1} & a_{2,2}+c_{2}end{matrix} ight})，(C)为(left{ egin{matrix} a_{1,1} & a_{1,2}\ c_{1} & c_{2}end{matrix} ight})，那么(det(B)=det(A)+det(C))
其实很简单证，原本每个式子为：((-1)^{k}a_{1,b_{1}}a_{2,b_{2}}a_{3,b_{3}}...a_{r,b_{r}})，现在为((-1)^{k}a_{1,b_{1}}a_{2,b_{2}}a_{3,b_{3}}...,(a_{i,b_{i}}+c_{i}),a_{(i+1),b_{i+1}}...,a_{r,b_{r}})根据乘法分配率，这是可以拆开的。
定理8：某一行加上另为一行的倍数，行列式的值不变。
很简单，现在的行列式拆成原来的和某个奇怪的，某个奇怪的行列式存在一行是另一行的比例关系，所以这个行列式为(0)，不影响值。
通过定理8，我们发现可以对行列式进行消元，类似高斯消元一样，消成类似(left{ egin{matrix} a_{1,1}' & a_{1,2}' & a_{1,3}'\ 0 & a_{2,2}' & a_{2,3}'\ 0 & 0 & a_{3,3}'\end{matrix} ight})的样子
我们管这个矩阵叫上三角矩阵，很明显，行列式的值就是对角线的值。
求法
其实生成树的个数就是Kirchhoff矩阵的(n-1)阶代数余子式的行列式值结果。
一个矩阵（长宽相等）的(n-1)阶余子式删去第(i)行与第(j)列。
假设我们又乘上了((-1)^{{1+2+3+...+n-i}+(1+2+3+...+n-j)})
就是(n-1)阶的代数余子式，我们可以化简一下：((-1)^{{1+2+3+...+n-i}+(1+2+3+...+n-j)}=(-1)^{n(n-1)-i-j}=(-1)^{-i-j}=(-1)^{i+j})
Kirchhoff矩阵对于行列式又有一些性质：
定理1：Kirchhoff矩阵的两个不同的(n-1)阶代数余子式的行列式相等。
我们设两个余子式删的行是同一行，不同列（可以类似的推出不同行，同列，然后得证）
两个矩阵为(C_{i,j},C_{i,k}(j<k))（删去第(i)行，第(j)或(k)列）。
我们先将原本的矩阵变换一下，第(j)列取反，然后加去除(j,k)列的其他列乘上(-1)的值，因为每一行的值为(0)，那么第(j)列的数字就等于(0)减去除(k)列的其他所有数字，也就是第(k)列的数字，然后我们将这一列在(C_{i,k})中一直移到(k-1)列（也就是(C_{i,j})中(k)列的位置），要交换(k-j-1)次，那么这个交换过程就乘上((-1)^{k-j})次，然后((-1)^{k-j}*(-1)^{i+k}=(-1)^{j-k}*(-1)^{i+k}=(-1)^{i+j})，所以我们就将(C_{i,k})转换成(C_{i,j})，且并没改变值，得证。
定理2：Kirchhoff矩阵的行列式的值为(0)。
(Why?)
因为每一行的和为0，在形成上三角的过程中，最后一行消掉和(n-1)个(0)，，但是最后一行的和为(0)，所以(n)个都是(0)。
代码
我们默认去掉第(n)行第(n)列。
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#define N 30
using namespace std;
typedef long long LL;
double a[N][N],hehe=1e-8/*精度交换*/;
int n,m;
void zwap(double &x,double &y){double z=x;x=y;y=z;}
double guess()
{
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int what=i;//前i-1列不能交换
while(fabs(a[what][i])<=hehe)what++;
if(i==n+1)return 0;//没办法
for(int j=1;j<=n;j++)zwap(a[what][j],a[i][j]);
for(int j=i+1;j<=n;j++)
{
double bi=a[j][i]/a[i][i];
for(int k=n+1;k>=i;k--)a[j][k]-=a[i][k]*bi;
}
}
double ans=a[1][1];
for(int i=2;i<=n;i++)ans=ans*a[i][i];
return fabs(ans);
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);n--;
for(int i=1;i<=m;i++)
{
int x,y;scanf("%d%d",&x,&y);
a[x][x]+=1;a[y][y]+=1;
a[x][y]-=1;a[y][x]-=1;
}
printf("%.0lf",guess());
return 0;
}
辗转相除法：
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#define N 30
using namespace std;
typedef long long LL;
LL a[N][N];
int n,m;
void zwap1(int &x,int &y){int z=x;x=y;y=z;}
void zwap2(LL &x,LL &y){LL z=x;x=y;y=z;}
LL guess()
{
int now,cnt;
for(int i=1;i<=n;i++)
{
int what=i;
while(a[what][i]==0)what++;
if(i==n+1)return 0;
for(int j=1;j<=n;j++)zwap2(a[what][j],a[i][j]);
for(int j=i+1;j<=n;j++)
{
now=i,cnt=j;//传说中免交换神器
while(a[now][i])
{
LL bi=a[cnt][i]/a[now][i];//辗转相处
for(int k=i;k<=n;k++)a[cnt][k]-=a[now][k]*bi;
zwap1(now,cnt);
}
if(cnt!=i)for(int k=i;k<=n;k++)zwap2(a[j][k],a[i][k]);//交换
}
}
LL ans=a[1][1];
for(int i=2;i<=n;i++)ans=ans*a[i][i];
return abs(ans);
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);n--;
for(int i=1;i<=m;i++)
{
int x,y;scanf("%d%d",&x,&y);
a[x][x]++;a[y][y]++;
a[x][y]--;a[y][x]--;
}
printf("%lld
",guess());
return 0;
}
证明
根据柯西-比内公式（后面会有比较垃圾的证明）可得：
(det(B'B'^{T})=sum_{U∈S}^{|S|}det(B'_{U})det(B'^{T}_{U})=sum_{U∈S}^{|S|}(det(B'_{U}))^{2})
(B')表示的是，(U)代表在(m)中随便选(n-1)个不重复数字的集合，(S)表示所有(U)的集合，(B'_{U})就是(n-1)行选(n-1)列的一个((n-1)*(n-1))的集合，(B'^{T}_{U})选(n-1)列，那么我们会发现选(n-1)行不就是找到(n-1)条边？
讨论情况：
- 如果有几条边构成一个环，那么这个(det)为(0)。
我们一步步把这几行几列换到一起，组成一个类似(left{ egin{matrix} 1 & 0 & 1\ -1 & 1 & 0\ 0 & -1 & -1\end{matrix} ight})的小矩阵，因为每条边都只有两个数字，所以这(3)列这个行列式的这(3)列只能在这一选一个数字来乘，所以我们可以认为这个矩阵的行列式等于这个矩阵去掉这三列的行列式乘以这个小矩阵的行列式，正负先不管，大家可以画个图模拟一下，因为这三行这三列只能在这个小矩阵里面选。
但是这个小矩阵我们消列，变成下三角，(left{ egin{matrix} a & 0 & ... & ±a\ -a & ±a & ... & 0\ ... & ... & ... &...\ 0 & ...& ±a & ±aend{matrix} ight})（(a=±1)），我们发现先用第一列消最后一列，最后一列第二个又有数字，就用第二列消，也就是依次用第一列一直下去消，那么我们模拟一下过程，当第一行消最后一列时，用(a)消(a)时，最后一列加上第一列的取反，那么最后一列第二个元素为(a)，如果用(a)消(-a)，直接加，那么最后一列的第二个数字等于(-a)，怎么这么巧，消完后最后一列的第二个元素就等于第一个？其实仔细想想就知道，就是是从第二列开始去消也是，那么最终会右下角的倒数两行两列就变成了(left{ egin{matrix} b & c \ -b & -cend{matrix} ight}(b=±1,c=±1))，那么最后一列就是倒数第二列的(±1)倍，行列式的值为(0)。
- 没有环为(±1)
我们已经把第(n)行消掉，又没有环，必然有一条边是连向(n)的，那么我们这一列选的就是这条边的另外一个端点，但是(n)个点的图(n-1)边不就是棵树吗，而且一边占一列，我们可以认为一条边选一个点且选的点不重复，那么就是在(n-1)列里面选(n-1)个点。
我们会发现这个端点就是另外一些边的端点，那么这些边又只能选另外一个端点，以此类推，这个行列式的有效选点只有一种，所以为(±1)，再取个平方就是(1)
通过上面我们会发现Kirchhoff矩阵的(n-1)阶代数余子式的行列式值就是生成树的个数！
柯西-比内公式
我是看度娘证明的，很不错https://baike.baidu.com/item/Binet-Cauchy%E5%AE%9A%E7%90%86/8255247。
当然，参考链接有，里面提到的Laplace展开定理我也不会，但是其中用到Laplace展开定理的地方我们都可以感性的理解。。。
我就是对它的一个补充说明
提一下，就是柯西比内公式讲了
放上图片，然后一一解释：
一个(4*4)的单位矩阵为(left{ egin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0\ 0 & 1 & 0 & 0\ 0 & 0 & 1 & 0\ 0 & 0 & 0 & 1end{matrix} ight})，也就是对角线为(1)，单位矩阵乘以任何矩阵都等于矩阵本身。
我们把M的第n+1,n+2......n+s行的第 倍加到第k行去.(k=1,2......n)，也就是用((A*(-I))+A)将(A)的位置全部变为0，然后原本(0)的位置加上(AB)变成了(C)，并且行列式的值并没变。
下面的证明不理(-1)先
因为前面的(n)行只能选(C)中的数字，且(C)为(n*n)，(B)为(s*n)，所以(B)里面的数字也不能选，只能选(-I(s*s))里面的数字。
那么(det(N)=det(C)*det(-I)=det(AB)*det(-I))
(det(M)=det(N)=det(AB)*det(-I))
对(M)进行分解，前(n)行只能选(A)中的数字，当(n>s)时，选(n)行必定有些选不到(A)里面选到了(0)，所以为(0)，如果(n=s)，那么就是只能选(A、B)里面的数字了，也就是(det(C)=det(AB)=det(A)*det(B))，但是(n>s)时，我们就只能选(n)列，那么我们可以相应的知道(-I)中只能选主对角线上（从左上到右下的对角线）的(s-n)点，也就是(i-n=j)（类似行等于列），那么(B)也就只能选其他行的(n)个点，那么也就是我们选(A)的那些列的列数，也就得到了我们柯西-比内的基本结构了，但是我们并没有理正负。
当(n≥s)时
(det(C)*det(-I))的正负数：
(det(-I)=(-1)^{s})，而且(-I)中的(s)个点每个点都与(C)中的(n)个点组成逆序对数，也就是(ns)，所以(det(C)*det(-I))在理正负的情况下为(det(C)*(-1)^{(n+1)s})。
(det(M))分解后（因为那个公式实在太难写了QAQ）的正负号：
(A)与(B)的数字构不成逆序对数，那么我们考虑(-I)的，我们设选的(A)的列数为(d_{1},d_{2},...,d_{n})，那么(B)选的行数就为(d_{1}+n,d_{2}+n,...,d_{n}+n)
我们设现在选的其中一个(-I)主对角线的点的行列为(i,j)，那么再看我们在(A,B)选的(2n)个点，(A)中的点的行数皆小于(i)，当(d_{k}>j)时（(1≤k≤n)）有逆序对，(B)中的点列数皆小于(j)，当(d_{i}+n<i)时有逆序对，拆开为(d_{i}+n<j+n,d_{i}<j)，发现当(d_{i}<j)和(d_{i}>j)都有一个逆序对，那么(-I)中每个点都有(n)个逆序对，也就是(n(s-n))个，(-I)自带(s-n)个(-1)，那么就是((-1)^{(n+1)(s-n)})
证明((n+1)s=(n+1)(s-n))的奇偶性相等。
当(n)为奇数，得证QMQ。
当(n)为偶数，(s)为奇数偶数时，(s)与(s-n)的奇偶都是一样的。
那么也就是相等，所以柯西-比内公式得证。
不会Laplace展开定理就是烦QAQ。
未完结的坑
矩阵树中的
未填完的坑：
- 有向图的矩阵树。
- 变元矩阵树。
- 证明有重边也无所谓
原根证明
高斯---约旦消元补充----能判断多解无解与唯一解同时得出答案。