杜教筛之逆运算

前言:

下面介绍的这种方法并不常见,但是非常的有用
准确来说,我是来拓荒的,所以有什么问题请一定指出

前置技能:

积性函数
狄利克雷卷积
一定式子转化能力

其实对杜教筛知识点方面要求并不是很高

简单介绍几种常用积性函数:

\(1.\text{欧拉函数:}\phi(x)=\text{ 1—x与x互质的数的个数}\)
\(2.\text{莫比乌斯函数:}\mu(x)\text{ 这个函数定义难以描述,可以自行查找}\)
\(3.\text{约数个数:}d(x)=\sum_{d|x}1\)
\(4.\text{约数和:}\sigma(x)=\sum_{d|x}d\)
\(5.\text{恒等函数:}I(x)=1\)
\(6.\text{单元函数:}id(x)=x\)
\(7.\text{元函数:}\epsilon(x)=[x=1]\)

狄利克雷卷积(*)

对于两个数论函数 \(f(x),g(x)\)
它们的卷积形式为: \(f*g(x)=\sum_{d|x}f(d)\times g(\frac{x}{d})\)

卷积满足
交换律: \(f*g(x)=g*f(x)\)
结合律: \((f*g)*h(x)=f*(g*h)(x)\)
分配律: \((f+g)*h(x)=f*h(x)+g*h(x)\)

且 积性函数*积性函数 为 积性函数

牢记下面公式:

\(d(x)=I*I(x)\)
\(\sigma(x)=I*id(x)\)
\(id(x)=I*\phi(x)\)
\(\epsilon(x)=I*\mu(x)\)
\(f*\epsilon(x)=f(x)\)

进入正题:

首先介绍杜教筛的式子:

杜教筛之所以是杜教筛,因为存在这样的式子:

\[\sum_{i=1}^nf*g(i)=\sum_{i=1}^nf(i)\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{i}\rfloor}g(j)\]

证明:

\[\sum_{i=1}^nf*g(i)=\sum_{i=1}^n\sum_{d|i}f(\frac id)g(d)\]
\[=\sum_{i=1}^n\sum_{d=1}f(d)g(\frac id)[d|i]\]
\[=\sum_{d=1}^nf(d)\sum_{i=1}^{\lfloor\frac nd\rfloor}g(i)\]

引入:

考虑这样一道题:

\[\sum_{i=1}^ni\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{i}\rfloor}\mu(j)\]

常见做法:
预处理\(\mu(x)\)前缀和,然后整除分块,时间复杂度\(O(T\sqrt n+n)\)

但是若\(T\le10^7,n\le10^7\),妥妥的TLE
观察杜教筛的式子,发现

\[\sum_{i=1}^ni\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{i}\rfloor}\mu(j)=\sum_{i=1}^nid*\mu(i)=\sum_{i=1}^n\phi(i)\]

也就是说此式子与\(\phi(x)\)前缀和等价
那么我们只用预处理\(\phi(x)\)前缀和,\(O(1)\)回答询问即可,时间复杂度\(O(T+n)\)

这就是杜教筛逆运算最基础的应用

进阶应用1:

考虑这样一道题:

\[\sum_{i=1}^n\lfloor\frac ni\rfloor\mu*\phi(i)\]

常见做法:
积性函数筛,筛出\(\mu*\phi(x)\ O(n\log\log n)\)并求前缀和
对于每次询问,整除分块
时间复杂度\(O(n\log\log n+T\sqrt n)\)

同样的若\(T\le 10^7,n\le10^7\),妥妥的TLE
此时又来观察杜教筛式子,如果我们把\(g(x)\)函数特殊化为\(I(x)=1\),可以得到

\[\sum_{i=1}^nI*f(i)=\sum_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor f(i)\]

\(f(x)\)替换为\(\mu*\phi(x)\)不就是我们要求的式子吗,于是化简为

\[\sum_{i=1}^n\lfloor\frac ni\rfloor\mu*\phi(i)=\sum_{i=1}^nI*\mu*\phi(i)=\sum_{i=1}^n\phi(i)\]

那么接下来就与前一道相同了,时间复杂度\(O(T+n)\)

进阶应用2:

考虑这样一道题:

\[\sum_{i=1}^n\lfloor\frac ni\rfloor^2\mu(i)\]

好像很熟悉的亚子。。。
常见做法:
处理\(\mu(x)\)前缀和,整除分块,时间复杂度\(O(n+T\sqrt n)\)

然后被\(T\le 10^7,n\le10^7\)毒瘤数据卡死

然而继续观察杜教筛式子,把\(g(x)\)函数特殊化为\(id(x)=x\),可以得到

\[\sum_{i=1}^nid*f(i)=\sum_{i=1}^nf(i)\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{i}\rfloor}id(j)\]
\[=\sum_{i=1}^nf(i)\frac{\lfloor\frac{n}{i}\rfloor\times(\lfloor\frac{n}{i}\rfloor+1)}{2}\]
\[=\frac{\sum_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor^2 f(i)+\sum_{i=1}^nI*f(i)}{2}\]

移项得

\[\sum_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor^2 f(i)=2\times\sum_{i=1}^nid*f(i)-\sum_{i=1}^nI*f(i)\]

\(f(x)\)替换为\(\mu(x)\),得

\[\sum_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor^2 \mu(i)=2\times\sum_{i=1}^n\phi(i)-1\]

那么接下来就与前两道相同了,时间复杂度\(O(T+n)\)

当然你要这么做我也没办法:

\[\sum_{i=1}^n\lfloor\frac ni\rfloor^2\mu(i)=\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n[gcd(i,j)=1]=2\times\sum_{i=1}^n\phi(i)-1\]

总结:

总而言之,三个式子比较重要

\[1.\sum_{i=1}^nf*g(i)=\sum_{i=1}^nf(i)\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{i}\rfloor}g(j)\]

\[2.\sum_{i=1}^nI*f(i)=\sum_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor f(i)\]

\[3.\sum_{i=1}^n\lfloor\frac{n}{i}\rfloor^2 f(i)=2\times\sum_{i=1}^nid*f(i)-\sum_{i=1}^nI*f(i)\]

后记:

可以看看这篇题解,应该会对此方法有更好理解

因为网络上暂时还没找到过这种方法,所以以上全是博主yy出来的
有木有用请由自己掂量,有错误请一定指出
关于这种方法有新的拓展也请一定提出

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转载自www.cnblogs.com/MYsBlogs/p/11445713.html
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