题意:
给你一个长度为的序列,第个数字代表了一段连续的区间,
其中这些区间满足要么完全覆盖,要么不相交,
现在每次等概率地随机选择一个点,并且将区间全部打上标记,
问期望多少次能将整个序列都打上标记(答案对998244353取模)?
解法一(问题转化+暴力求解)
做这道题我们需要注意到这个性质:『其中这些区间满足要么完全覆盖,要么不相交』
一个区间可以被另外一个区间完全覆盖,我们可以想到『父-子』级关系,再加上两个区间完全不相交,我们可以想到两棵子树完全不相交
那么我们可以根据题目给的序列,构建出一棵树,其中第个节点若被标记,则以第个节点为根节点的整棵子树都会被标记
那么我们可以将题意转化为:给你一棵有个节点的树,每次你会等概率随机选择一棵子树全部打上标记,问期望多少次整棵树都会被标记?
例如这道题样例我们可以构建出如下的一棵树:
我们考虑一个点什么时候会被打上标记:
1. 以点为根节点将子树打上标记
2. 以点的上级节点为根节点将子树打上标记
如果一个节点是『自己标记自己』,那么这个节点对答案的贡献显然为1
如果一个节点是『被别的节点标记的』,那么这个节点对答案的贡献显然为0
我们设表示节点的深度(根节点的深度为1)
那么节点在被标记的前提下,『自己标记自己』的概率为,那么节点对答案的贡献为
那么最后的答案为:
实现上,我们可以从左到右枚举,对于节点,我们可以往前寻找『最后一个覆盖当前节点的点』,显然这个点是当前节点的父节点,然后找到父节点后我们就可以计算深度了
接下来我们考虑如何求解的值(本题中)
对于,我们需要找到一个值,使得,也就是模意义下的乘法逆元
找到这个值后,
对于求乘法逆元,我们可以用费马小定理来求解
费马小定理:若和互质,则
本题中由于是一个质数,且,故显然和互质
于是我们可以改写一下上面的式子:
故就是在模意义下的乘法逆元
求解我们可以用乘法快速幂算法来求解
下面介绍乘法快速幂算法:
首先我们知道任何一个数字都可以进行二进制分解,那么我们考虑对指数进行二进制分解
假如我们要求解:
我们假设
那么我们可得:
那么接下来我们只要考虑如何递推求解出
显然我们知道:
于是我们就可以根据前一项的递推到后一项的了
于是我们求解就可以从朴素的优化到了
代码:
class Solution { public: const int mod=998244353; int ksm(int a,int b){ //快速幂 int res=1; //刚开始的a代表a^{2^0} while(b){ if(b&1){ res=1ll*res*a%mod;//如果指数当前位对答案有贡献 } a=1ll*a*a%mod;//递推下一项的a^{2^n} b>>=1; } return res; } int ret(int n, vector<int>& a) { vector<int> d(n,0); d[0]=1;//根节点深度 for(int i=1;i<n;i++){ for(int j=i-1;j>=0;j--){ if(a[j]-1>=i){ //当前节点深度为父节点深度+1 d[i]=d[j]+1; break; } } } int ans=0; for(int i=0;i<n;i++){ ans+=ksm(d[i],mod-2);//费马小定理 ans%=mod; } return ans; } };时间复杂度:,对于每个节点,向前寻找父节点最坏情况时间复杂度为,快速幂的时间复杂度为,故计算答案的时间复杂度为,故总的时间复杂度为
空间复杂度:,数组是级别大小的,故总的空间复杂度为
解法二(差分优化)
解法一的时间瓶颈主要是计算每个节点的深度
我们可以换一种方法考虑,对于一个点,一定是点的上级节点,故点对点的深度贡献为
于是我们可以利用差分+前缀和的方法,计算每个点的深度
代码:
class Solution { public: /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可 * * * @param n int整型 * @param a int整型vector * @return int整型 */ const int mod=998244353; int ksm(int a,int b){ //快速幂 int res=1; while(b){ if(b&1){ res=1ll*res*a%mod; } a=1ll*a*a%mod; b>>=1; } return res; } int ret(int n, vector<int>& a) { vector<int> d(n,0); for(int i=0;i<n;i++){ d[i]++;//差分 if(a[i]<n)d[a[i]]--;//差分 } for(int i=1;i<n;i++){ d[i]=d[i-1]+d[i];//前缀和 } int ans=0; for(int i=0;i<n;i++){ ans+=ksm(d[i],mod-2);//费马小定理 ans%=mod; } return ans; } };1、时间复杂度:,计算差分和前缀和的复杂度为,计算答案的复杂度为
2、空间复杂度:,数组都是级别大小的,故总的空间复杂度为