把 (a_i) 和 (frac{a_i + a_{i + 1} - b_i}{2}) 做个比较,发现前者小于等于后者的条件为 (a_{i + 1} - a_{i} ge b_i)。
把 (a_{i + 1}) 和 (frac{a_i + a_{i + 1} + b_i}{2}) 做个比较,发现前者大于等于后者的条件为 (a_{i + 1} - a_i ge b_i)。
发现这两个条件是一样的,也就是说,一次操作的本质是:
- 如果 (a_{i + 1} - a_i ge b_{i}),则不会发生变化。
- 如果 (a_{i + 1} - a_i < b_i),则会发生变化。
更近一步的,如果发生了一次变化,那相邻两个数的差会变成什么呢?
也就是说,相邻的两个数的差,从原本的 (< b_i) 变成了 $ = b_i$,且这两个数的和不变。
设 (f_{1 cdots n}) 表示最终收敛的数组,必然对任意 (i) 都存在 (f_{i+1} - f_i ge b_i)。
并且如果 (f_{i + 1} - f_i > b_i),则整个过程中,(a_i) 和 (a_{i + 1}) 之间就从来没有发生过赋值操作。
这是因为,如果发生了操作,那么这次操作后 (f_{i + 1} - f_{i}) 就会变得等于 (b_i),而且我们知道两个数的差只能从小于 (b_i) 变成等于 (b_i),而不能变成大于 (b_i),所以最终无法满足 (f_{i + 1} - f_i > b_i) 的条件。
以满足这种严格大于关系的点 (i) 为断点,可以发现,(a_{1 cdots i}) 和 (a_{i + 1 cdots n}) 是完全互相不影响的。
现在要解决最棘手的一个问题,如何求出 (f_1) 呢?
假设我们知道了第一个断点的位置是 (p),那可以得到一个方程组:
将 (f) 看成未知数,则有 (p) 个未知数,(p) 个方程!于是我们可以手动解出 (f_1) 的值:
设 (sa_p = sumlimits_{i = 1}^{p}a_i, sb_p = sumlimits_{i = 1}^{p - 1}(p - i)b_i),则 (f_1 = frac{sa_p - sb_p}{p})。
但问题是,我们并不知道 (p) 是多少。正确的解决方法是,将每个位置都尝试作为第一个端点,取解出来的 (f_1) 的最小值即可,也就是 (f_1 = min left{ frac{s a_i - sb_i}{i} ight})。
首先证明 (f_1 ge min left{ frac{sa_i - sb_i}{i} ight}),这是因为必然存在某个前缀 (p) 使得 (f_1 = frac{sa_p - sb_p}{p}),所以 (f_1) 大于等于取任意 (p) 时的最小值。
然后证明 (f_1 le min left{ frac{sa_i - sb_i}{i} ight}),这是因为对于任意前缀 (p),如果 (f_1 e frac{sa_p - sb_p}{p}),就说明必然存在 (f_{i + 1} - f_i > b_i (i < p)) 的位置。但因为 (sum f) 是保持不变的,为了使得跨度变大只能减小初值,得出 (f_1 < frac{sa_p - sb_p}{p})。
回到原题,现在变成了一个计数问题。即,能找到多少个序列 (a),满足 (0 le a_i le c_i),且 (min left{ frac{s a_i - sb_i}{i} ight} ge x)。
取 (min) 转化为任意,命题等价于,对任意前缀 (i),都要满足:
当 (q = 1) 时,不等式右边都是已知量,考虑一个 DP,用 (f_{i, j}) 表示前 (i) 项,和为 (j) 的方案数。因为合法的 (a) 必然是一个后缀,使用前缀和优化转移即可,单次转移 (O(1))。
时间复杂度 (O(qn^2m)),(m) 是 (a) 的上限。
现在考虑多组询问,不同的 (x) 是否存在等价关系呢?
- 如果存在 (i),满足 $ i cdot x + sb_i > n cdot m$,即 (x > minleft{frac{n cdot m - sb_i}{i} ight}),答案必然为 (0)。
- 如果任意 (i),满足 (i cdot x + sb_i le 0),即 (x le minleft{ frac{-sb_i}{i} ight}),答案必然为 (prod(c_i + 1))。
现在只需要特别考虑 (x in left(minleft{ frac{-sb_i}{i} ight}, minleft{frac{n cdot m - sb_i}{i} ight} ight]) 即可。
于是只有 (O(m)) 种本质不同的询问,全部预处理丢 map
里即可。时间复杂度 (O(n^2m^2 + q log m))。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 105, MOD = 1e9 + 7;
int n, f[N * N], g[N * N], b[N], sb[N], c[N];
map<int, int> ans;
int Solve(int x)
{
fill(g, g + N * N, 1);
for(int i = 1, sumc = c[1], lim; i <= n; i++, sumc += c[i])
{
lim = i * x + sb[i]; memset(f, 0, sizeof(f));
for(int j = max(0, lim); j < N * N; j++) f[j] = (g[j] - (j - c[i] - 1 >= 0 ? g[j - c[i] - 1] : 0) + MOD) % MOD;
memset(g, 0, sizeof(g)); g[0] = f[0];
for(int j = 1; j < N * N; j++) g[j] = (g[j - 1] + f[j]) % MOD;
}
return g[N * N - 1];
}
int main()
{
ios::sync_with_stdio(false);
cin >> n;
int prod = 1;
for(int i = 1; i <= n; i++) { cin >> c[i]; prod = (ll)prod * (c[i] + 1) % MOD; }
for(int i = 1; i < n; i++) cin >> b[i];
for(int i = 1; i <= n; i++) for(int j = 1; j < i; j++) sb[i] += (i - j) * b[j];
int lb = 0, rb = INT_MAX, m = *max_element(c + 1, c + n + 1);
for(int i = 1; i <= n; i++) lb = min(lb, -((sb[i] - 1) / i + 1)), rb = min(rb, (n * m - sb[i] - 1) / i + 1);
for(int i = lb; i <= rb; i++) ans[i] = Solve(i);
int q; cin >> q;
while(q--)
{
int x; cin >> x;
if(x >= lb && x <= rb) cout << ans[x] << endl;
else if(x > rb) cout << 0 << endl;
else if(x < lb) cout << prod << endl;
}
return 0;
}