====== LGV 引理 ====== ===== 算法简介 ===== 一种统计有向无环图不相交路径集的算法。 ===== 算法原理 ===== 定义路径的权值 $w(P)$ 表示路径 $P$ 的所有边权之积。 定义 $e(u,v)$ 表示所有 $u\to v$ 的路径的权值之和,即 $e(u,v)=\sum_{P\in\{u\to v\}}w(P)$。 定义起点集合为 $A$,其中第 $i$ 个起点为 $a_i$。终点集合为 $B$,其中第 $i$ 个终点为 $b_i$。 定义路径组的集合 $S(A,B)$,$S(A,B)$ 中的每个元素 $c$ 表示一个路径组,含有 $n$ 条路径,其中第 $i$ 条路径 $a_i\to b_{p_i}$,$P$ 是 $1\sim n$ 的排列。 定义 $N(c)$ 表示路径组 $c$ 的 $P$ 排列中的逆序对个数,$w(c)$ 表示路径组 $c$ 的所有路径权值之积。 设 $$ M=\begin{bmatrix} e(a_1,b_1)&e(a_1,b_2)&\cdots&e(a_1,b_n)\\ e(a_2,b_1)&e(a_2,b_2)&\cdots&e(a_2,b_n)\\ \vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\ e(a_n,b_1)&e(a_n,b_2)&\cdots&e(a_n,b_n)\\ \end{bmatrix} $$ 则有 $$ \det M=\sum_{c\in S(a,b)}(-1)^{N(c)}w(c) $$ 特别的,令图上所有边权为 $1$,同时限定 $a_i$ 的对应点一定是 $b_i$,即 $c$ 的排列就是 $1\sim n$。 此时有 $N(c)=0,w(c)=1$,于是 $$ \det M=\sum_{c\in S(a,b)}1 $$ ===== 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: - 第 $i$ 条路径 $(1,a_i)\to (n,b_i)$ - 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,时间复杂度 $O\left(k^3\right)$。 const int mod=1e9+7,MAXN=2e5+5,MAXK=105; 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; } int frac[MAXN],invf[MAXN]; int C(int n,int m){ if(n=i;k--) c[j][k]=(c[j][k]-1LL*c[j][i]*c[i][k])%mod; } } return (ans+mod)%mod; } void solve(){ int n=read_int(),k=read_int(); _rep(i,1,k)a[i]=read_int(); _rep(i,1,k)b[i]=read_int(); _rep(i,1,k)_rep(j,1,k) c[i][j]=C(n-1+b[j]-a[i],n-1); enter(cal(k)); } 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 T=read_int(); while(T--) solve(); return 0; } ===== 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 $O(V\log V)$。 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<>1]>>1)|((i&1)<<(pos-1)); return n; } void NTT(int *f,int n,bool type){ _for(i,0,n)if(i