|
2156. [BZOJ 4407] 于神之怒加强版 - 题解题意给定 $n, m, k$,求 $\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\gcd(i,j)^k$ 模 $10^9+7$ 的结果。$T$ 组数据。($n,m,k\sim5\times10^6$,$T\sim2\times10^3$) 推导过程令 $n\le m$ $$\begin{aligned}&\quad\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\gcd(i,j)^k\\&=\sum_{d=1}^n\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac m d\rfloor}d^k\cdot[\gcd(i,j)=1]\\&=\sum_{d=1}^n\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac m d\rfloor}d^k\sum_{p\mid i,j}\mu(p)\\&=\sum_{d=1}^nd^k\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac m d\rfloor}\sum_{p\mid i,j}\mu(p)\\&=\sum_{d=1}^nd^k\sum_{p=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\mu(p)\left\lfloor\frac n{dp}\right\rfloor\left\lfloor\frac m{dp}\right\rfloor\\&\text{令}D=dp\\&=\sum_{D=1}^n\left\lfloor\frac n D\right\rfloor\left\lfloor\frac m D\right\rfloor\sum_{d\mid D}d^k\mu\left(\frac D d\right)\end{aligned}$$ 前面的 $\displaystyle\sum_{D=1}^n\left\lfloor\frac n D\right\rfloor\left\lfloor\frac m D\right\rfloor$ 使用整除分块,仅需求后面 $\displaystyle\sum_{d\mid D}d^k\mu\left(\frac D d\right)$;设 $f(D)=\displaystyle\sum_{d\mid D}d^k\mu\left(\frac D d\right)$,显然 $f(D)$ 是积性函数,设 $D=\prod p_i^{c_i}$,则有: $$\begin{aligned}f(D)&=f\left(\prod p_i^{c_i}\right)\\&=\prod f\left(p_i^{c_i}\right)\\&=\prod\left[1^k\mu(p_i^{c_i})+p_i^k\mu(p_i^{c_i-1})+p_i^{2k}\mu(p_i^{c_i-2})+\cdots+p_i^{(c_i-1)k}\mu(p_i)+p_i^{c_ik}\mu(1)\right]\\&=\prod\left[p_i^{c_ik}-p_i^{(c_i-1)k}\right]\\&=\prod\left[p_i^{(c_i-1)k}(p_i^k-1)\right]\end{aligned}$$ 线性筛即可。 详细解释原式如下: $$\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\gcd(i,j)^k$$ 可令 $n\le m$,若 $n>m$ 直接交换即可。 首先枚举 $\gcd(i,j)$ 可能等于的数,即 $1$ 到 $n$(因为 $n\le m$)。也就是枚举 $d$,当 $\gcd(i,j)=d$ 时才会产生贡献,即: $$\sum_{d=1}^n\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^md^k[\gcd(i,j)=d]$$ 因为 $i$ 是从 $1$ 到 $n$ 的数字,$d$ 也是从 $1$ 到 $n$ 的数字,所以可以用 $d$ 乘上一个 $1$ 到 $n/d$ 的数来表示 $1$ 到 $n$ 的数,$m$ 同理: $$\sum_{d=1}^n\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac m d\rfloor}d^k[\gcd(i\times d,j\times d)=d]$$ 既然 $i\times d$ 与 $j\times d$ 已经有了公共的因数 $d$,那么要使这俩最大公约数为 $d$ 的话,一定有 $\gcd(i,j)=1$: $$\sum_{d=1}^n\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac m d\rfloor}d^k[\gcd(i,j)=1]$$ 因为 $\mu*1=\varepsilon$,即 $\sum_{d\mid n}\mu(d)=[n=1]$,替换掉上式的艾弗森括号: $$\sum_{d=1}^n\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac m d\rfloor}d^k\sum_{p\mid i,j}\mu(d)$$ $d$ 的取值至于第一层求和有关,与第二、三层求和无关,故可以把 $d^k$ 提到前面: $$\sum_{d=1}^nd^k\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac m d\rfloor}\sum_{p\mid i,j}\mu(p)$$ 与其枚举 $i,j$,不如只枚举 $\mu(p)$ 会出现多少次,如果固定了 $p$,那么在 $i$ 在遍历 $1$ 到 $\lfloor\frac n d\rfloor$ 时,会出现 $\lfloor\frac n{dp}\rfloor$ 次 $p$,或者说 $1$ 到 $\lfloor\frac n d\rfloor$ 中有 $\lfloor\frac n{dp}\rfloor$ 个数是 $p$ 的倍数($j$ 同理)。因为 $p$ 是 $i,j$ 的因数且 $i$ 的枚举范围小于 $j$ 的枚举范围(因为 $n\le m$),所以 $p$ 的枚举范围和 $i$ 相同: $$\sum_{d=1}^nd^k\sum_{p=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\mu(p)\sum_{i=1}^{\lfloor\frac n{dp}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac m{dp}\rfloor}1$$ 后面两个求和已经能直接算出来了: $$\sum_{d=1}^nd^k\sum_{p=1}^{\lfloor\frac n d\rfloor}\mu(p)\left\lfloor\frac n{dp}\right\rfloor\left\lfloor\frac m{dp}\right\rfloor$$ 令 $D=dp$,转为枚举 $D$ 之后 $\lfloor\frac n{dp}\rfloor\lfloor\frac m{dp}\rfloor$ 就可以直接提出来;$p=D/d$,所以 $\mu(p)$ 被替换成 $\mu(D/d)$;第二层循环与 $d$ 无关,所以 $d^k$ 可以提到第二层循环;此时第二层循环里面就变成了 $d^k\mu(D/d)$,因为 $d=D/p$,所以 $d$ 的枚举范围就是 $d\mid D$: $$\sum_{D=1}^n\left\lfloor\frac n D\right\rfloor\left\lfloor\frac m D\right\rfloor\sum_{d\mid D}d^k\mu\left(\frac D d\right)$$ 观察前面的 $\sum_{D=1}^n\lfloor\frac n D\rfloor\lfloor\frac m D\rfloor$ 可以想到用整除分块做,但是想要用整除分块,需要知道后面 $\sum_{d\mid D}d^k\mu(\frac D d)$ 的前缀和(整体的,指在 $D$ 取 $1,2,3\cdots$ 时整个求和结果的前缀和),那就单独来研究它。 令 $$f(D)=\sum_{d\mid D}d^k\mu\left(\frac D d\right)$$ $d^k$ 其实就是恒等函数 $\text{id}_k(d)$,$\mu(\frac D d)$ 就是欧拉函数 $\mu(\frac D d)$,那 $f(D)$ 不就是 $\text{id}_k$ 和 $\mu$ 的狄利克雷卷积嘛! $$f(D)=\sum_{d\mid D}d^k\mu\left(\frac D d\right)=(\text{id}_k*\mu)(D)$$ 狄利克雷卷积具有积性保持性(狄利克雷生成函数 - OI Wiki),所以 $f(D)$ 也是积性函数!那就好办了!如果想求 $F(D)$ 的话(注意!上面那个式子 $f(D)$ 表示一个关于 $D$ 的函数,$D$ 是变量,而现在说的 $D$ 是一个给定的常数!),不妨设 $D=\prod p_i^{c_i}$,则根据积性函数的定义: $$f(D)=f\left(\prod p_i^{c_i}\right)=\prod f(p_i^{c_i})$$ 把 $f(p_i^{c_i})$ 都带入 $f(D)=\sum_{d\mid D}d^k\mu(\frac D d)$(同样,这里的 $D$ 只是一个函数中的自变量,与上面那个式子中的 $D$ 含义不同!): $$\prod\left[1^k\mu(p_i^{c_i})+p_i^k\mu(p_i^{c_i-1})+p_i^{2k}\mu(p_i^{c_i-2})+\cdots+p_i^{(c_i-1)k}\mu(p_i)+p_i^{c_ik}\mu(1)\right]$$ 因为 $p_i$ 是质数,根据莫比乌斯函数的定义([莫比乌斯反演 - OI Wiki](https://oiwiki.com/math/number-theory/mobius/#定义)),当 $x$ 含有平方因子时 $\mu(x)=0$,那么 $\mu(p_i^{c_i}),\mu(p_i^{c_i-1}),\mu(p_i^{c_i-2})\cdots\mu(p_i^2)$ 都等于 $0$!带入到上式: $$\prod\left[p_i^{c_ik}-p_i^{(c_i-1)k}\right]$$ 居然只剩这么两项了!镇棒!把 $p_i^{(c_i-1)k}$ 给提出来: $$\prod\left[p_i^{(c_i-1)k}(p_i^k-1)\right]$$ 所以,我们得到了函数 $f(D)$ 的表达式: $$f(D)=\prod\left[p_i^{(c_i-1)k}(p_i^k-1)\right]$$ 哇哇!这样不就可以线性筛了嘛!为什么呢?看看线性筛的代码: void solve(int n) { for (int i = 2; i <= n; ++i) { if (!vis[i]) { primes.push_back(i); // 更新 f[i] 值 } for (int p : primes) { if (i * p > n) break; vis[i * p] = 1; if (i % p == 0) { // 更新 f[i] 值 break; } else { // 更新 f[i] 值 } } } }假如说现在 $i$ 是质数,程序运行到第 5 行,根据上面得到的式子:$f(D)=\prod[p_i^{(c_i-1)k}(p_i^k-1)]$,这个时候 $p_i=i$ 且 $c_i=1$,那 $f(i)$ 就等于 $p_i^k-1$ 也就是 $i^k-1$。 if (!vis[i]) { primes.push_back(i); f[i] = (kasumi(i, k) - 1 + MOD) % MOD; }到了下面筛 $i\times p$ 时,假如 $i\bmod p\neq0$,也就是 $p$ 不是 $i$ 的因数,$i$ 乘上 $p$ 之后为 $i$ 多添加了一个全新的因数,而且这个因数还是个质数(根据线性筛的定义,每个数只被它最小的质因数筛去(筛法 - OI Wiki)),那么根据刚才的式子:$f(D)=\prod[p_i^{(c_i-1)k}(p_i^k-1)]$,乘积中多添加了 $p^{(c-1)k}(p^k-1)$ 这一项。因为 $p$ 是新添加的因数,所以 $c=1$,那 $p^{(c-1)k}=1$,相当于在乘积中只多添加了 $p^k-1$ 这一项(又或者说是添加了 $f(p)$ 这一项,因为 $p$ 是质数,则 $f(p)=p^k-1$;另一种解释是 $\gcd(i,p)=1$,所以根据积性函数的定义也能得证。),则 $f(i\times p)=f(i)(p^k-1)$(或 $f(i\times p)=f(i)f(p)$)。 if (i % p == 0) { // ... break; } else { f[i * p] = f[i] * kasumi(p, k) % MOD; // 或 f[i * p] = f[i] * f[p] % MOD; } 那如果 $i\bmod p=0$ 呢?也就是 $p\mid i$,$p$ 在 $i$ 的质因数中已经出现过了,$i$ 乘上 $p$ 之后相当于把 $p$ 这个质因数的指数加了 $1$,那么根据上式 $f(D)=\prod[p_i^{(c_i-1)k}(p_i^k-1)]$,$i$ 乘 $p$ 相当于把 $c_i$ 加 $1$,相当于在乘积中添加了 $p_i^k$ 这一项($\displaystyle\frac{p_i^{(c_i+1-1)k}(p_i^k-1)}{p_i^{(c_i-1)k}(p_i^k-1)}=p_i^k$),则 $f(i\times p)=f(i)p_i^k$。 if (i % p == 0) { f[i * p] = f[i] * kasumi(p, k) % MOD; break; } else { // ... } 终于解决完 $f(D)$ 的问题啦,回到原来的答案式: $$\sum_{D=1}^n\left\lfloor\frac n D\right\rfloor\left\lfloor\frac m D\right\rfloor f(D)$$ 因为线性筛时涉及到快速幂,那么只能用 $O(n\log_2k)$ 的时间复杂度求出 $f(D)$ 即其前缀和,加上整除分块,可以用 $O(\sqrt n)$ 的时间复杂度求出答案式。那么整体的时间复杂度就是 $\Theta(n\log_2k+T\sqrt n)$,$\Omega(n\log_2k)$。 代码#include <cstdio> #include <vector> #include <algorithm> typedef long long ll; const int MAXN = 5e6 + 10; const int MOD = 1e9 + 7; ll kasumi(ll x, ll y) { ll res = 1; while (y) { if (y & 1) res = res * x % MOD; y >>= 1; x = x * x % MOD; } return res; } ll k; bool vis[MAXN]; ll f[MAXN]; ::std::vector <ll> primes, mi; void solve(ll n) { f[1] = 1; for (ll i = 2; i <= n; ++i) { if (!vis[i]) { primes.push_back(i); f[i] = (kasumi(i, k) - 1 + MOD) % MOD; } for (ll p : primes) { if (i * p > n) break; vis[i * p] = 1; if (i % p == 0) { f[i * p] = f[i] * kasumi(p, k) % MOD; break; } else { f[i * p] = f[i] * f[p] % MOD; /* kasumi(p, k) - 1*/ } } } for (ll i = 1; i <= n; ++i) { f[i] = (f[i] + f[i - 1]) % MOD; } } int T; ll n, m; ll ans; int main() { freopen("bzoj_4407.in", "r", stdin); freopen("bzoj_4407.out", "w", stdout); scanf("%d %lld", &T, &k); solve(MAXN - 10); while (T--) { scanf("%lld %lld", &n, &m); if (n > m) n ^= m ^= n ^= m; ans = 0; for (ll i = 1, ed; i <= n; i = ed + 1) { ed = ::std::min(n / (n / i), m / (m / i)); ans = (ans + (n / i) * (m / i) % MOD * (f[ed] - f[i - 1] + MOD) % MOD) % MOD; } printf("%lld\n", ans); } return 0; }
2025-05-26 12:50:12
|