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--- 2020-2021:teams:legal_string:jxm2001:lgv引理 [2021/08/14 21:12]
jxm2001
+++ 2020-2021:teams:legal_string:jxm2001:lgv引理 [2021/08/15 16:02] (当前版本)
jxm2001 [题解]
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 ===== 算法模板 =====
+[[https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5852|HDU5852]]
 给定一个二维平面，求满足如下条件的 $k$ 元路径组个数：
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   - 每次移动只能选择 $(x,y)\to (x,y+1),(x+1,y)$
-显然 $e(i,j)={n-1+b_j-a_i\choose n-1}$，然后直接跑高斯消元板子。
+显然 $e(i,j)={n-1+b_j-a_i\choose n-1}$，然后直接跑高斯消元板子，时间复杂度 $O\left(k^3\right)$。
 <hidden 查看代码>
@@ 行 119: / 行 121: @@
 </hidden>
+===== 算法例题 =====
+[[https://ac.nowcoder.com/acm/contest/11260/C|2021牛客暑期多校训练营9 C]]
+==== 题意 ====
+给定一个二维平面，求满足如下条件的 $n$ 元路径组个数：
+  - 第 $i$ 条路径 $(a_i,0)\to (0,i)$
+  - 每次移动只能选择 $(x,y)\to (x-1,y),(x,y+1)$
+数据保证 $a_{i-1}\lt a_i$。
+==== 题解 ====
+显然有
+$$
+M=
+\begin{bmatrix}
+{a_1+1\choose 1}&{a_1+2\choose 2}&\cdots&{a_1+n\choose n}\\
+{a_2+1\choose 1}&{a_2+2\choose 2}&\cdots&{a_2+n\choose n}\\
+\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
+{a_n+1\choose 1}&{a_n+2\choose 2}&\cdots&{a_n+n\choose n}\\
+\end{bmatrix}
+=
+\prod_{i=1}^n \frac 1{i!}
+\begin{bmatrix}
+\frac {(a_1+1)!}{a_1!}&\frac {(a_1+2)!}{a_1!}&\cdots&\frac {(a_1+n)!}{a_1!}\\
+\frac {(a_2+1)!}{a_2!}&\frac {(a_2+2)!}{a_2!}&\cdots&\frac {(a_2+n)!}{a_2!}\\
+\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
+\frac {(a_n+1)!}{a_n!}&\frac {(a_n+2)!}{a_n!}&\cdots&\frac {(a_n+n)!}{a_n!}\\
+\end{bmatrix}
+$$
+设 $x_i=a_i+1$，则
+$$
+M=
+\prod_{i=1}^n \frac 1{i!}
+\begin{bmatrix}
+x_1&x_1(x_1+1)&\cdots&\prod_{i=0}^{n-1}(x_1+i)\\
+x_2&x_2(x_2+1)&\cdots&\prod_{i=0}^{n-1}(x_2+i)\\
+\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
+x_n&x_n(x_n+1)&\cdots&\prod_{i=0}^{n-1}(x_n+i)\\
+\end{bmatrix}
+$$
+从左到右用列消元，可以得到
+$$
+M=
+\prod_{i=1}^n \frac 1{i!}
+\begin{bmatrix}
+x_1&x_1^2&\cdots&x_1^n\\
+x_2&x_2^2&\cdots&x_2^n\\
+\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
+x_n&x_n^2&\cdots&x_n^n\\
+\end{bmatrix}
+$$
+每行都提出一个 $x_i$，就可以得到一个范德蒙行列式，于是有
+$$
+\det M=\prod_{i=1}^n \frac {a_i+1}{i!}\prod_{1\le i\lt j\le n}(a_j-a_i)
+$$
+考虑 $\text{NTT}$ 计算每个值在 $\prod_{1\le i\lt j\le n}(a_j-a_i)$ 出现的次数。
+具体的，可以设 $f(x)=\sum_{i=1}^n x^{a_i},g(x)=\sum_{i=1}^n x^{-a_i}$，则每个值 $k$ 出现次数就是 $[x^k]f(x)g(x)$。
+注意还有 $i\lt j$ 的限制，根据对称性，考只考虑 $k\gt 0$ 的部分贡献然后做快速幂即可，时间复杂度 $O(V\log V)$。
+<hidden 查看代码>
+<code cpp>
+const int mod=998244353,MAXN=1e6+5;
+int quick_pow(int n,int k){
+	int ans=1;
+	while(k){
+		if(k&1)ans=1LL*ans*n%mod;
+		n=1LL*n*n%mod;
+		k>>=1;
+	}
+	return ans;
+}
+namespace Poly{
+	const int Mod=998244353,G=3;
+	int rev[MAXN<<2],Wn[30][2];
+	void init(){
+		int m=Mod-1,lg2=0;
+		while(m%2==0)m>>=1,lg2++;
+		Wn[lg2][1]=quick_pow(G,m);
+		Wn[lg2][0]=quick_pow(Wn[lg2][1],Mod-2);
+		while(lg2){
+			m<<=1,lg2--;
+			Wn[lg2][0]=1LL*Wn[lg2+1][0]*Wn[lg2+1][0]%Mod;
+			Wn[lg2][1]=1LL*Wn[lg2+1][1]*Wn[lg2+1][1]%Mod;
+		}
+	}
+	int build(int k){
+		int n,pos=0;
+		while((1<<pos)<=k)pos++;
+		n=1<<pos;
+		_for(i,0,n)rev[i]=(rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(pos-1));
+		return n;
+	}
+	void NTT(int *f,int n,bool type){
+		_for(i,0,n)if(i<rev[i])
+		swap(f[i],f[rev[i]]);
+		int t1,t2;
+		for(int i=1,lg2=0;i<n;i<<=1,lg2++){
+			int w=Wn[lg2+1][type];
+			for(int j=0;j<n;j+=(i<<1)){
+				int cur=1;
+				_for(k,j,j+i){
+					t1=f[k],t2=1LL*cur*f[k+i]%Mod;
+					f[k]=(t1+t2)%Mod,f[k+i]=(t1-t2)%Mod;
+					cur=1LL*cur*w%Mod;
+				}
+			}
+		}
+		if(!type){
+			int div=quick_pow(n,Mod-2);
+			_for(i,0,n)f[i]=(1LL*f[i]*div%Mod+Mod)%Mod;
+		}
+	}
+	void mul(int *f,int _n,int *g,int _m){
+		int n=build(_n+_m-2);
+		_for(i,_n,n)f[i]=0;_for(i,_m,n)g[i]=0;
+		NTT(f,n,1);NTT(g,n,1);
+		_for(i,0,n)f[i]=1LL*f[i]*g[i]%Mod;
+		NTT(f,n,0);
+	}
+}
+int frac[MAXN],invf[MAXN],a[MAXN<<2],b[MAXN<<2];
+int main(){
+	frac[0]=1;
+	_for(i,1,MAXN)
+	frac[i]=1LL*frac[i-1]*i%mod;
+	invf[MAXN-1]=quick_pow(frac[MAXN-1],mod-2);
+	for(int i=MAXN-1;i;i--)
+	invf[i-1]=1LL*invf[i]*i%mod;
+	int n=read_int(),base=1e6,ans=1;
+	_rep(i,1,n){
+		int t=read_int();
+		ans=1LL*ans*(t+1)%mod*invf[i]%mod;
+		a[t]++;
+		b[base-t]++;
+	}
+	Poly::init();
+	Poly::mul(a,base+1,b,base+1);
+	_rep(i,base+1,base*2)
+	ans=1LL*ans*quick_pow(i-base,a[i])%mod;
+	enter((ans+mod)%mod);
+	return 0;
+}
+</code>
+</hidden>

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