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  • 狄利克雷卷积&莫比乌斯反演总结

    狄利克雷卷积&莫比乌斯反演总结

    Prepare

    1、([P])表示当(P)为真时([P])(1),否则为(0)

    2、(a|b)(b)(a)整除。

    3、一些奇怪常见的函数:

    (1(n)=1)

    (id(n)=n)

    (sigma(n)=n的约数和)

    (d(n)=n的约数个数)

    (epsilon(n)=[n==1])

    狄利克雷卷积

    数论函数

    数论函数指一类定义域是正整数,值域是一个数集的函数。

    加法:逐项相加就可以辣((f+g)(x)=f(x)+g(x))

    数乘:用一个常数乘((xf)(n)=x*f(n))

    狄利克雷卷积

    定义两个数论函数的狄利克雷卷积(*)

    (t=f*g)

    [t(n)=sum_{i|n}f(i)g(frac{n}{i}) ]

    等价于

    [t(n)=sum_{ij=n}f(i)g(j) ]

    狄利克雷卷积有以下性质(两个数论函数相等,是指两个函数的每一项都相等):

    1、交换律(f*g=g*f)

    2、结合律(f*(g*h)=(f*g)*h)

    3、分配律(f*h+g*h=(f+g)*h)

    4、没有名字((xf)*g=x(f*g))

    5、单位元(epsilon*f=f),其中(epsilon(n)=[n==1])

    6、逆元:对于每一个(f(1) eq 0)的函数(f),都有(f*g=epsilon)

    讨论一下第六个结论,如何求一个函数的逆呢?

    只需要定义

    [g(n)=frac{1}{f(1)}left([n==1]-sum_{i|n,i eq 1}f(i)g(frac{n}{i}) ight) ]

    这样的话

    [sum_{i|n}f(i)g(frac{n}{i})=f(1)g(n)+sum_{i|n,i eq1}f(i)g(frac{n}{i})=[n==1] ]

    积性函数

    如果一个数论函数(f)有当(gcd(n,m)==1)

    [f(nm)=f(n)f(m) ]

    就称(f)为积性函数。

    一些常见的积性函数:

    (epsilon(n)=[n==1]),(id(n)=n),(id^{k}(n)=n^k)

    事实上他们也满足完全积性(即当(gcd(n,m) eq1)时,也有(f(nm)=f(n)f(m)))

    特殊的,我们令(id^0(n)=1(n)=1)

    还有两个普通的积性函数

    (d(n)=n的约数和)(varphi(n)=[1,n]中与n互质的数的个数)

    还有两个重要结论:

    两个积性函数的狄利克雷卷积是积性函数。

    积性函数的逆是积性函数。

    积性函数有什么用呢?

    它可以线性筛

    然而还有更有用的(---)

    莫比乌斯反演

    一些理论

    我们定义(1)的逆是(mu)

    这样的话,如果(g=f*1),就有(f=f*1*mu=g*mu)

    换句话说,就是

    [g(n)=sum_{d|n}f(d)Leftrightarrow f(n)=sum_{d|n}mu(frac{n}{d})g(d) ]

    也可以这样子

    [g(d)=sum_{d|n}f(n)Leftrightarrow f(d)=sum_{d|n}mu(frac{n}{d})*g(n) ]

    例子

    怎么用呢?举几个例子(以下情况默认(nleq m))


    (Eg1)

    [sum_{i=1}^nsum_{i=1}^m[gcd(i,j)==1] ]

    然后怎么办呢?

    [f(x)=sum_{i=1}^nsum_{i=1}^m[gcd(i,j)==x] \ g(x)=sum_{x|d}f(d) ]

    [f(1)=sum_{1|d}mu(frac{d}{1})g(d) \ f(1)=sum_{i=1}^nmu(i)g(i) ]

    考虑(g(x))是什么

    [g(x)=sum_{x|d}sum_{i=1}^nsum_{i=1}^m[gcd(i,j)==d] ]

    [g(x)=sum_{i=1}^nsum_{i=1}^m[x|gcd(i,j)] \ g(x)=sum_{i=1}^{leftlfloorfrac nx ight floor}sum_{i=1}^{leftlfloorfrac mx ight floor}[1|gcd(i,j)]\ g(x)=leftlfloorfrac nx ight floorleftlfloorfrac mx ight floor ]

    带回(f(1))

    [Ans=sum_{x=1}^nmu(x)leftlfloorfrac nx ight floorleftlfloorfrac mx ight floor ]

    这个用整除分块可以做到(O(sqrt n))


    (Eg2)

    [sum_{i=1}^nsum_{j=1}^mgcd(i,j) ]

    可化为

    [sum_{d=1}^nsum_{i=1}^nsum_{j=1}^md[gcd(i,j)==d] \ sum_{d=1}^ndsum_{i=1}^{leftlfloorfrac nd ight floor}sum_{j=1}^{leftlfloorfrac md ight floor}[gcd(i,j)==1] ]

    [x=leftlfloorfrac nd ight floor, y=leftlfloorfrac md ight floor ]

    [sum_{d=1}^ndsum_{i=1}^xsum_{j=1}^y[gcd(i,j)==1] ]

    套入我们刚才在(Eg1)求得的

    [sum_{d=1}^ndsum_{i=1}^xmu(i)leftlfloorfrac xi ight floorleftlfloorfrac yi ight floor\ sum_{d=1}^ndsum_{i=1}^{n/d}mu(i)leftlfloorfrac {x}{id} ight floorleftlfloorfrac {y}{id} ight floor ]

    化到现在是(O(n))的,因为前后都可以数论分块

    但是我们能做得更好

    (T=id)

    原式化为

    [sum_{d=1}^ndsum_{i=1}^nmu(i)leftlfloorfrac {x}{T} ight floorleftlfloorfrac {y}{T} ight floor\ sum_{T=1}^nleftlfloorfrac {x}{T} ight floorleftlfloorfrac {y}{T} ight floorsum_{d|T}dmu(frac Td) ]

    乍一看还是(O(n))的呀,但是对于后面那一坨

    [f(T)=sum_{d|T}dmu(frac Td)\ Leftrightarrow\ f(T)=sum_{ij=T}id(i)mu(j) ]

    两个积性函数相乘,可以线性筛呀!!

    所以复杂度被我们压到了(O(sqrt n))

    (upd;on;2019.3.9:)

    发现以前没有讲线性筛,导致现在自己都不知道是怎么搞得了。。。

    线性筛

    我们筛(mu)的函数是长这样的(自动认为有模数):

    int prime[MAX_N], mu[MAX_N]
    bool nprime[MAX_N]; 
    void sieve() { 
    	mu[1] = 1;
    	for (int i = 2; i <= N; i++) {
    		if (!nprime[i]) prime[++tot] = i, mu[i] = Mod - 1; 
    		for (int j = 1; i * prime[j] <= N; j++) { 
    			nprime[i * prime[j]] = 1; 
    			if (i % prime[j] == 0) break; 
    			mu[i * prime[j]] = Mod - mu[i]; 
    		} 
    	} 
    } 
    

    其实就是和筛素数的是一样的,

    if (i % prime[j] == 0) break;

    这句话保证了复杂度,因为你存的素数是递增的,

    如果(i)(prime[j])整除后,(i*prime[j+k](k>0))一定可以被(prime[j]*x)的形式表示出来。

    那么就有我们下面的一个问题:


    (Eg3)

    给定你一个数组(f),求

    [sum_{i=1}^nsum_{j=1}^mf[gcd(i,j)] ]

    其中(n,mleq 10^7),数据组数(Tleq 10^4)

    由我们上面推的东西,将(f)看作一个数论函数,可以知道只要求出一个函数(g=mu * f)的前缀和,

    这个问题就解决了。

    一下是解决这个问题的几种方法(蒯的):

    void get_g_1(int N, const int *f, int *g) {
      for (int i = 1; i <= N; i++) g[i] = 0;
      for (int i = 1; i <= N; i++)
        for (int j = 1; i * j <= N; j++)
          g[i * j] = (g[i * j] + mu[i] * f[j]) % mod;
    } // 依照定义,O(nlogn)
    
    void get_g_2(int N, const int *f, int *g) {
      for (int i = 1; i <= N; i++) g[i] = f[i];
      for (int i = 1; i <= N; i++)
        for (int j = 2; i * j <= N; j++)
          g[i * j] = (g[i * j] - g[i]) % mod;
    } // 类似求狄利克雷卷积逆的方式,不需要线性筛 mu ,O(nlogn)
    
    void get_g_3(int N, const int *f, int *g) {
      for (int i = 1; i <= N; i++) g[i] = f[i];
      for (int i = 0; i < prime_count; i++)
        for (int j = N / prime[i]; j >= 1; j--)
          g[j * prime[i]] = (g[j * prime[i]] - g[j]) % mod;
    } // Magic! O(nloglogn)
    

    对于最后一种方法,理解成dp:

    [g_{i,n}=sum_{d|n,d只包含前i种质因子}mu(d)f(n/d) ]

    那么转移:

    [g_{i,n}=egin{cases} g_{i-1,n};;;;;;;;;;;;;;;;;;;;p_i mid n\ g_{i-1,n}-g_{i-1,n/p_i};;;;;p_imid n end{cases} ]

    复杂度(O(nloglog n))


    参考文章1

    参考文章2

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