「CEOI2020」象棋世界
下文默认(n=R,m=C,x=c_1,y=c_R)
Pawn
略
Rook
略
Queen
先判掉一次到达的情况,然后就可以从起点和终点分别画出5条可行线
由此得到若干交点,手动数一下有几个交点在内部的整点上
void QQQ(){
int d=abs(x-y);
if(d==n-1 || d==0) puts("1 1"); // 一次到达
else {
d=(n-1-d)/2;
int res=4;
if(n==m) {
// 一条斜着,一条平着
if(x==1 || x==n) res++;
if(y==1 || y==n) res++;
}
if(((x+1)&1)==((y+n)&1)) { // 先判断整点,然后判断两条斜线相交是否在内部
if(min(x,y)-d>=1) res++;
if(max(x,y)+d<=m) res++;
}
printf("%d %d
",2,res);
}
}
Bishop
看起来是很复杂的问题,但是实际上可以从一个简单的贪心入手
判定条件
可以发现,任意一次行走的直线上,坐标((x,y))的((x+y)mod 2)不变
所以只要(x+1equiv y+npmod 2)即可
贪心策略
首先一定是每次向前走
第一步选择向左/右,然后每次转向,每次走都顶到边界线
但是这样显然会无法到达最终位置
纠正方法
考虑贪心到达的最后位置为(to),那么得到的差值(|to-y|)是我们要矫正的距离
而矫正方法:在中途出现的每次转向位置,向里面"凹"进去一点,每凹进去一格,实际上相当于少走了两格
注意矫正的方向是根据最后一步走的方向而变化的,因此如果矫正方向不对,需要额外增加一步
此时,相当于需要多矫正到沿边界线对称的位置,需要多走(2(to-1))或者(2(m-to))的距离
假设走了(c)步,那么我们有(c-1)个转折点,最后将这若干的矫正距离分配到(c-1)个转折点上,可以用一个组合数解决
由于矫正距离是(O(m))的,所以组合数显然可以在(O(m))时间内求出
最后将向左向右合并即可
ll qpow(ll x,ll k=P-2) {
ll res=1;
for(;k;k>>=1,x=x*x%P) if(k&1) res=res*x%P;
return res;
}
int C(int n,int m) {
if(m>n-m) m=n-m;
int a=1,b=1;
rep(i,1,m) a=1ll*a*(n-i+1)%P,b=1ll*b*i%P;
return a*qpow(b)%P;
}
int Divide(int n,int m){ // Divide n elements in to m groups , each can be empty
if(m<=0 && n>0) return 0;
return C(n+m-1,m-1);
}
void BBB(){
if(((x+1)&1)!=((y+n)&1)) return puts("0 0"),void();
auto Subsolver=[&](int x,int y){
// assume that we go left first
int c=0,to=x,dis=n-1; // count , towardsposition
c=1,dis-=x-1,to=1; // go left by x-1
c+=dis/(m-1),to=((dis/(m-1))&1)?m:1,dis%=m-1; // then each step m-1 opposite
if(dis) c++,to=to==1?to+dis:to-dis; // reach destination (NO!)
if(to==y) return mp(c,1);
int d=abs(to-y)/2;
if((c&1) && y>to) d+=to-1,c++;
if((~c&1) && y<to) d+=m-to,c++;
return mp(c,Divide(d,c-1));
};
Pii l=Subsolver(x,y),r=Subsolver(m-x+1,m-y+1);
if(l.first>r.first) swap(l,r);
if(r.first==l.first) (l.second+=r.second)%=P;
printf("%d %d
",l.first,l.second);
}
King
可以发现,每次一定是向前的三个方向走,由此可以得到一个简单的$O(nm) $ (dp)
用矩阵优化可以做到(O(m^3log n))求出所有的答案
难点在于如果快速求出这个矩阵(A)的(A^{n-1}),即要加速矩阵求幂
容易想到用 特征多项式 解决该问题,参考
问题分为两步
得到(p_m(lambda))
列出我们的转移矩阵(A=)
(egin{matrix}1 1 0 0 0 0 cdots 0\ 1 1 1 0 0 0 cdots 0\ 0 1 1 1 0 0 cdots 0\ cdotscdotscdotscdots \ 0 cdots 0 0 1 1 1 0\0 cdots 0 0 0 1 1 1\ 0 cdots 0 0 0 0 1 1end{matrix})
(lambda I-A=)
(lambda -1) | (-1) | (0) | (0) | (0) | (0) | (cdots) | (0) |
---|---|---|---|---|---|---|---|
(-1) | (lambda -1) | (-1) | (0) | (0) | (0) | (cdots) | (0) |
(0) | (-1) | (lambda -1) | (-1) | (0) | (0) | (cdots) | (0) |
(cdots) | (cdots) | (cdots) | (cdots) | (cdots) | (cdots) | (cdots) | (cdots) |
(0) | (0) | (cdots) | (0) | (-1) | (lambda -1) | (-1) | (0) |
(0) | (0) | (cdots) | (0) | (0) | (-1) | (lambda -1) | (-1) |
(0) | (0) | (cdots) | (0) | (0) | (0) | (-1) | (lambda -1) |
每一行有(2/3)个元素,看起来并不是很好得到行列式
但是容易得到一个递推式,设(m)阶转移矩阵的特征多项式为(p_m(lambda))
如果最后一行取第(m)个元素,值为((lambda-1)p_{m-1}(lambda))
如果最后一行取第(m-1)个元素,值为(-p_{m-2}(lambda))
因而得到
(p_m(lambda)=left{egin{aligned}1&& m=0\ lambda-1 && m=1\ (lambda-1)p_{m-1}(lambda)-p_{m-2}(lambda) && m>1end{aligned} ight.)
可以在(O(m^2))的时间内暴力求出,也可以得到通项公式(太憨了)
那么得到关系用(lambda^nmod p_m(lambda))的系数优化计算,可以用暴力实现的多项式取模+快速幂得到(O(m^2log n))
当然也可以优化
求出(A^0,A^1,A^2cdots A^m)
直接求显然是(O(m^3))的,卡一卡说不定能过?
由于走的是一个(m imes m)的棋盘,可以用一个简单容斥得到答案
设(f_{x,y})为从(x)走到(y),中途允许超出边界的方案数
由于棋盘只有(m imes m),中途最多只会可能经过一条边界线
而一旦在某一个时刻超出边界线到达(0/m+1),那么接下来达到这条边界线两侧对称点的方案数是一样的
即:跨过了某一条边界线(0/m+1)的不合法方案数,可以用到达(y)关于这条边界线的 对称点的 不一定合法方案数得到
而不一定合法的(f_{x,y})实际上只和(|x-y|)有关
由此,可以用(f_{0,i})表示出(A^i_{x,y}),那么接下来只需要先计算出(f_{0,i})对于系数的求和,最终进行一次容斥,减去两侧不合法方案数即可
typedef vector <int> Poly;
Poly operator * (const Poly &a,const Poly &b){
int n=a.size()-1,m=b.size()-1;
Poly c(n+m+1);
rep(i,0,n) rep(j,0,m) c[i+j]=(c[i+j]+1ll*a[i]*b[j])%P;
return c;
}
Poly operator * (Poly a,const int &b){
for(int &i:a) i=1ll*i*b%P;
return a;
}
Poly operator + (Poly a,const Poly &b){
if(a.size()<b.size()) a.resize(b.size());
rep(i,0,b.size()-1) a[i]+=b[i],Mod1(a[i]);
return a;
}
Poly operator - (Poly a,const Poly &b){
if(a.size()<b.size()) a.resize(b.size());
rep(i,0,b.size()-1) a[i]-=b[i],Mod2(a[i]);
return a;
}
Poly operator % (Poly a,const Poly &b){
int n=a.size()-1,m=b.size()-1;
if(n<m) return a;
assert(b[m]==1);
drep(i,n-m,0) rep(j,0,m) a[i+j]=(a[i+j]+1ll*(P-a[i+m])*b[j])%P;
a.resize(m);
return a;
}
Poly Pow(Poly x,int k,Poly Mod){
Poly res=x; k--;
for(;k;k>>=1,x=x*x%Mod) if(k&1) res=res*x%Mod;
return res;
}
Poly F,G,T=Poly{P-1,1};
int f[N*2],g[N*2],H[N*2];
void KKKInit(){
G=Poly{1},F=T;
rep(i,2,m) swap(F,G),F=G*T-F; // 递推特征多项式
F=Pow(Poly{0,1},n-1,F); // 求出x^{n-1} mod p(x)
f[0]=1,H[0]=F[0];
rep(t,1,F.size()-1) { // 求出f_{0,i},只需要求一半
rep(i,0,t) g[i]=f[i];
rep(i,0,t) {
f[i]=(0ll+(i?g[i-1]:g[1])+g[i]+g[i+1])%P;
H[i]=(H[i]+1ll*f[i]*F[t])%P; // 乘上系数累和
}
}
}
void KKK(){
int res=H[abs(x-y)];
// 两侧对称点
// y -> 0-(y-0)=-y
// y -> m+1+(m+1-y)=2(m+1)-y
res-=H[abs(-y-x)];
res-=H[abs(2*(m+1)-y-x)];
// 容斥
res=(res%P+P)%P;
printf("%d %d
",n-1,res);
}