涂色游戏 题解
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了涂色游戏 题解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
bsoj6412 没找到出处。。。
题意简述:给一颗树,一次操作定义为随机选择一个点,染掉该点和它周围一圈的点,问期望多少次染黑所有点。
这是道好题啊!全面考察了容斥、反演、期望和dp,有许多值得注意的细节。
一、做法1(容斥/二项式反演+dp)
1.1 化式子
首先肯定第一个想到的式子就是
[ Ans = sum_{i=1}^{infty} i * P(在染第i次时刚好黑完) ]
这是根据期望的定义直接得到的。
然后发现这个(i)实在是非常的恶心,因为它居然和无穷有关。但既然是一个合法的期望题,这个(i)必然可以找到某种转化的手段把它弄成一个能算的且收敛的东西,比如等比数列级数之类的。
于是这里有一个套路化法
[
sum_{i=1}^{infty} i * P(x=i) = sum_{i=0}^{infty} P(x>i)
]
((P(A))代表事件(A)发生的概率)
就是改了改枚举的方式,随便想一想应该能够明白了吧(
总之,根据上式我们就可以得到
[
Ans = sum_{i=0}^{infty} P(染i次未黑完)
]
我们成功把(i)丢到了(P)里面去。但是我们还是没有办法求这个东西。
发现虽然选点可以进行无数次,但是最多只会选有限个点,许多选点是重复的。用实际选择的点的个数,我们可以在不可计算的无限和可计算的有限之间搭上一座桥梁。我们考虑将上面的(P)进行一个拆分,得到
[
Ans = sum_{i=0}^{infty} sum_{k=0}^{n} P(选i次恰好选中某k个点) * N(k个点未黑完整棵树)
]
(N(A))代表事件(A)的方案数
注意式子中“某”的含义。可以这样理解这个式子:
我钦定了某(k)个点
首先我想知道:进行(i)次随机选择,选中且只选中这(k)个点的概率
然后再判断这(k)个点是否能让整棵树黑完。如果不能,则将这部分概率计入。
将所有可能钦定的情况合起来就是(N),而选择的概率实际上和树形结构无关,选中任意(k)个点的概率都是一样的,所以直接乘起来即可。
好,理解了上式,我们来仔细研究(P)和(N)到底是什么。
1.2 容斥/二项式反演
首先研究(P)。首先如果恰好选中某(k)个点,那么必然先得保证这(i)次都不能选中其他的点。概率是
[
(frac{k}{n})^i
]
但这样计算显然是有问题的。因为可能出现有点一次都没有被选中的情况,而这不满足我们“恰好选中”的要求。换句话说,我们只能计算(P(|被选中的点| le p))。而实际上,我们需要的是 (P(|选中的点集| = p))。
容易想到容斥掉它。
考虑枚举一次都没有被选中的点,经过仔细思考,我们能够艰难的得到
[
P(选i次恰好选中某k个点) = sum_{p=0}^k C_k^p (-1)^p (frac{k-p}{n})^i
]
我无力解释这个式子...各位自己尝试理解一下吧...
把某个点一次都没有被选中画成一个圆圈,用Venn图的形式可能有助于理解。
虽然难以理解...不过好在可以用二项式反演推导。
[
f(n) = sum_{i=0}^n C_n^i g(i) iff g(n) = sum_{i=0}^n C_n^i (-1)^i f(i)
]
套入本题
[
g_i(k) = P(选i次恰好选中某k个点)
]
[ f_i(k) = (frac{k}{n})^i ]
这样就好懂多了,,
不管怎么说,我们终于搞到了(P)表达式,而且这个表达式里(i)是指数!带回原式说不定可以用等比级数干掉它。
1.3 回到答案式
为了方便书写,令(a_k = N(k个点未黑完整棵树))
[
egin{align}
Ans &= sum_{i=0}^{infty} sum_{k=0}^{n} a_k sum_{p=0}^k C_k^p (-1)^p (frac{k-p}{n})^i &= sum_{k=0}^{n} a_k sum_{p=0}^k C_k^p (-1)^{k-p} sum_{i=0}^{infty} (frac{p}{n})^i \\end{align}
]
由于当(|q| < 1)时,有
[
egin{align}
sum_{i=0}^{infty} q^i &= lim_{n o infty} frac{q^{n+1}-1}{q-1} &= frac{1}{1-q}
end{align}
]
故
[
Ans = sum_{k=0}^{n} a_k sum_{p=0}^k C_k^p (-1)^{k-p} frac{n}{n-p}
]
(当(k=p=n)时,由于上一步转化要求(|q|<1),而此时(|q|=1),会出现级数发散的情况。但发现(a_n)显然一定等于(0),所以直接不算(k=n)的情况即可)
直接枚举是(O(n^2))的,现在我们只需要求出每一个(a_k = N(k个点未黑完整棵树))
1.4 树形dp
首先可以做一步简单容斥简化问题
[ N(k个点未黑完整棵树) = C_n^k - N(k个点黑完整棵树) ]
求(N(k个点黑完整棵树)),很容易想到树上背包
实际上就是在树上分配选点,也就是一个背包,而方案数背包的实质是卷积,所以就是用树形dp维护卷积合并。
开始写状态。
(f[u][0/1][0/1])表示只考虑以(u)为根的子树,父亲是否被选择,自己是否被选择的方案数。(可能有更简单的状态表示,但我觉得这种更好想更靠谱)
随便写写就有转移方程了。
[ f[u][0][0] = f[u][1][0] - prod_v f[v][0][0] ]
没有父亲援助,自己也不选,只能靠儿子。儿子节点只需要有一个选就可以养活自己。也就是儿子随便乱选减去儿子一个都不选的情况。
[
f[u][0][1] = I * prod_v (f[v][1][0] + f[v][1][1])
]
自己选了,上下随便。
[
f[u][1][0] = prod_v ( f[v][0][0] + f[v][0][1] )
]
父亲选了,自己不选,下面随便。
[
f[u][1][1] = f[u][0][1]
]
自己选了,上下随便。
照着dp即可。
[
N(k个点黑完整棵树) = f[root][0][0][k]+f[root][0][1][k]
]
顺着之前倒着带回去行了。
1.5 时间复杂度
1.5.1 答案式
显然是(O(n^2))的。
1.5.2 树形dp
一次卷积(O(n ^ 2)),会向上合并(O(n))次...
诶?这不是(O(n^3))的吗?
实则不然。
设(sz[u])为以(u)为根的子树大小。显然可能涉及的卷积长度(len le sz[u])
于是考虑每个节点(u)下的所有儿子(v)合并起来的耗时。
[
sum_{v_1
ot= v_2} sz[v_1] *sz[v_2] = sz[u]^2 - sum_v sz[v]^2 \\]
后面减去的和式,将抵消掉所有儿子节点产生的时间复杂度!
所以真正的复杂度是(O(n^2))
妙啊
1.6 总结
爆拆期望得无穷级数,尝试去掉无穷,套路化法将(i)化入(P)。
拆掉(P)在无穷与有限间建立联系,分别处理(P)和(N)。
(P)可容斥得出,带回原式用等比级数干掉无穷的(i)
(N)用树上背包可解,仔细推转移即可
Code
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<ctime>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
typedef long long ll;
using namespace std;
ll Rd(){
ll ans=0;char c=getchar();
while(c<'0'||c>'9') c=getchar();
while(c>='0'&&c<='9') ans=ans*10+c-'0',c=getchar();
return ans;
}
const ll MOD=998244353;
ll QPow(ll x,ll up){
x=(x+MOD)%MOD;
ll ans=1;
while(up)
if(up%2==0) x=x*x%MOD,up/=2;
else ans=ans*x%MOD,up--;
return ans;
}
ll Inv(ll x){
return QPow(x,MOD-2);
}
const ll PTN=1005;
ll N;
ll fac[PTN],facInv[PTN];
void FacInit(){
fac[0]=1;for(ll i=1;i<=N;i++) fac[i]=fac[i-1]*i%MOD;
facInv[N]=Inv(fac[N]);for(ll i=N-1;i>=1;i--) facInv[i]=facInv[i+1]*(i+1)%MOD;
facInv[0]=1;
}
ll C(ll n,ll m){
if(n<m) return 0;
return fac[n]*facInv[m]%MOD*facInv[n-m]%MOD;
}
struct Edge{
ll u,v;ll nxt;
}edge[PTN*2];
ll graM,last[PTN];
void GraphInit(){graM=0;for(ll i=0;i<PTN;i++) last[i]=0;}
void AddBscEdge(ll u,ll v){
edge[++graM]=(Edge){u,v,last[u]};
last[u]=graM;
}
void AddDbEdge(ll u,ll v){
AddBscEdge(u,v);AddBscEdge(v,u);
}
class Func{public:
ll sav[PTN];ll len;
Func(){}
Func(ll len){
this->len=len;
for(ll i=0;i<=len;i++) sav[i]=0;
}
void Resize(ll nwLen){
for(ll i=len+1;i<=nwLen;i++) sav[i]=0;
len=nwLen;
}
ll& operator [] (ll idx){return sav[idx];}
/*void Debug(){
cout<<len<<":";
for(ll i=0;i<=len;i++) cout<<sav[i]<<",";cout<<endl;
}*/
};
Func operator + (Func A,Func B){
Func C(max(A.len,B.len));
A.Resize(C.len);B.Resize(C.len);
for(ll i=0;i<=C.len;i++) C[i]=A[i]+B[i]%MOD;
return C;
}
Func operator - (Func A,Func B){
Func C(max(A.len,B.len));
A.Resize(C.len);B.Resize(C.len);
for(ll i=0;i<=C.len;i++) C[i]=A[i]-B[i]%MOD;
return C;
}
Func operator * (Func A,Func B){
Func C(A.len+B.len);
for(ll i=0;i<=A.len;i++)
for(ll j=0;j<=B.len;j++)
C[i+j]=(C[i+j]+A[i]*B[j])%MOD;
return C;
}
Func I(){
Func A(1);A[1]=1;return A;
}
Func E(){
Func A(0);A[0]=1;return A;
}
Func f[PTN][2][2];
void FDFS(ll u,ll father){
Func s00,s00_01,s10_11;
s00=s00_01=s10_11=E();
for(ll i=last[u];i!=0;i=edge[i].nxt){
ll v=edge[i].v;if(v==father) continue;
FDFS(v,u);
s00=s00*f[v][0][0];
s00_01=s00_01*(f[v][0][0]+f[v][0][1]);
s10_11=s10_11*(f[v][1][0]+f[v][1][1]);
}
f[u][0][0]=s00_01-s00;
f[u][0][1]=I()*s10_11;
f[u][1][0]=s00_01;
f[u][1][1]=I()*s10_11;
}
ll A[PTN];
void Solve(){
FDFS(1,0);
for(ll k=0;k<=N;k++) A[k]=(C(N,k)-(f[1][0][0][k]+f[1][0][1][k])%MOD+MOD)%MOD;
ll Ans=0;
for(ll k=0;k<N;k++){//注意<N
ll t=0;
for(ll p=0;p<=k;p++){
ll alpha;
if((k-p)%2==0) alpha=1;
else alpha=(-1+MOD)%MOD;
t=(t+C(k,p)*alpha%MOD*N%MOD*Inv(N-p)%MOD)%MOD;
}
t=t*A[k]%MOD;
Ans=(Ans+t)%MOD;
}
cout<<Ans;
}
int main(){
N=Rd();FacInit();
GraphInit();
for(ll i=1;i<N;i++){
ll u=Rd(),v=Rd();
AddDbEdge(u,v);
}
Solve();
return 0;
}
二、做法2(minmax容斥+dp)
2.1 minmax容斥
minmax容斥标准式:
[
max(S) = sum_{T subseteq S \\ T
ot= varnothing} (-1)^{|T|-1} min(T)
]
由于期望具有线性性,它可以拓展到期望:
[
E(max(S)) = sum_{T subseteq S \\ T
ot= varnothing} (-1)^{|T|-1} E(min(T))
]
然后把这个式子映射到本题中来。
(S)就是整棵树。下面把操作了多少次称为“时间”。
对于一种染色方案,集合中的元素可以看做,每一个点会在一个确定的时间从白色染成黑色,(max(S))就表示染黑集合中所有点的耗时;(min(T))表示至少染黑集合中的某一个点的耗时。
这时,我们可以直接遍历一道(S)得到(max(S))
套上期望后:(E(max(S)))表示染黑集合中所有点的期望耗时,也就是本题所要求的答案;(E(min(T)))表示至少染黑集合中的某一个点的期望耗时。
捋一下思路,由于期望不满足(E(max(S)) = max_{x in S} E(x)),无法直接遍历求(max)。但是因为期望具有线性性,可以借助minmax容斥来达到目的。 (这是一类套路题型)
2.2 处理(E(min(T)))
于是思考(E(min(T)))是否容易求得。容易发现
[
E(min(T)) = frac{n}{|U_T|}
]
(|U_T|)表示选择后能让(T)中某个节点变黑的点的集合。
显然(S)、(T)、(U_T)有这样的关系
[
T subseteq U_T subseteq S
]
将表达式带入原式中
[
E(max(S)) = sum_{T subseteq S \\ T
ot= varnothing} (-1)^{|T|-1} frac{n}{|U_T|}
]
枚举子集是复杂度的瓶颈。不过发现枚举中许多项的(|U_T|)都是相同的,考虑把它单独拿出来枚举。
[
E(max(S)) = sum_{u=1}^n frac{n}{u} sum_{T subseteq S \\ T
ot= varnothing \\ |U_T|=u} (-1)^{|T|-1}
]
也就是说,现在我们只需快速求得
[
sum_{T subseteq S \\ T
ot= varnothing \\ |U_T|=u} (-1)^{|T|-1}
]
思考这式子的意义。其实它就是一个带上了容斥系数的所有(T)的方案数之和,也就是(|T|)为奇的方案数减去(|T|)为偶的方案数。
尝试通过树形dp解决
2.3 树形dp
首先简单考虑一下所需的状态。考虑以某个点为根的子树,我们需要记录(|U_T|),这是我们上面枚举的基础;(|T|)是容斥系数,我们需要记录它的奇偶性。
可以想到转移大概的形式是在(U_T)上的卷积。
2.3.1 状态压缩
首先有一个小Trick,可以压掉记录(|T|)奇偶性这一维
[
sum_{T subseteq S \\ T
ot= varnothing \\ |U_T|=u} (-1)^{|T|-1} = - sum_{T subseteq S \\ T
ot= varnothing \\ |U_T|=u} (-1)^{|T|}
]
根据上式,我们在dp时求(|T|)为偶的方案数减去(|T|)为奇的方案数,最后计算答案时乘上个(-1)即可。
这么做的原因是可以压缩掉记录(|T|)奇偶性这一维。
2.3.1.1 对于转移
比如有两个对象(A=(x_1,y_1)),(B(x_2,y_2))需要合并为(C)(第1个参数表示(|T|)为偶的方案数,第2个参数表示(|T|)为奇的方案数)
[
C = (x_1 x_2 + y_1 y_2, x_1 y_2 + x_2 y_1)
]
如果将对象改写为单个变量记录:(A=x_1 - y_1),(B = x_2 - y_2)
[
egin{align}
C &= x_1 x_2 + y_1 y_2 - (x_1 y_2 + x_2 y_1) &= (x_1 - y_1) (x_2 - y_2) &= A B
end{align}
]
而对象的值就是我们所求的(考虑容斥系数的方案数)。成功压缩。
如果不做上面那一个Trick的转化,压缩状态需要 正*正=负 和 负*负=正,而这显然是不成立的。
2.3.1.2 对于新增
如果所有情况的(T)内新增一个节点,原来(|T|)为奇的变为偶,原来为偶的变为奇。
如果不压缩,操作应该是交换(x)和(y)
如果压缩,只需对dp值乘上(-1)即可
2.3.2 设置状态并处理转移
我们的dp实际上是用背包分配(|U_T|)。
状态压缩后,剩下的主要问题在于合并时(|U_T|)、(|T|)发生的变化对dp值造成的影响,而这变化与当前点(u)到底属于哪个集合密切相关。
由于转移情况复杂,而背包的本质是卷积,所以用封装性良好的卷积实现。
令(f[u][d=0/1/2])表示仅考虑(S)是(u)为根的子树时,以(x)为下标的列表
[
{sum_{T subseteq S \\ T
ot= varnothing \\ |U_T|=x \\ u in Q_d} (-1)^{|T|} Large |
ormalsize x in [0,|S|]}
]
(Q_d)是对(u)的限制,具体为
(Q_0):(u in S)且(u ot in U_T)
(Q_1):(u in U_T)且(u ot in T)
(Q_2):(u in T)
定义(I),(I[1]=1)?,其余皆为(0),结合卷积可以表示向(U_T)内新增一个点。
我们开始处理转移。
[
f[u][0] = prod_{v} f[v][0] + f[v][1]
]
意思是若(u)不在(U_T)里,则它的所有儿子一定不能在(T)里。
[
f[u][1] = left( left( prod_v f[v][0] + f[v][1] +f[v][2]
ight) - f[u][0]
ight) * I
]
若(u)在(U_T)内而(u)不在(T)内,则(u)的儿子中至少有一个是(T)中的点。这可以转化为所有情况的答案减去所有儿子都不在(T)中的答案。最后卷上(I)为(U_T)新增(u)。
[
f[u][2] = - left( I * prod_v left( f[v][0] * I + f[v][1] + f[v][2]
ight)
ight)
]
若(u)在(T)内,那些不在(U_T)内的(u)的儿子现在就应该属于(T)了。然后既然(u)属于(T),那么(u)也属于(U_T),卷上(I)为(U_T)新增(u)。最后,由于(T)新增了个点,也就是说所有项的容斥系数(+1),整体变号即可。
最后算答案,参考早前化出的答案式即可。
2.4 时间复杂度
答案式部分显然(O(n))
树形dp卷积的时间复杂度为(O(n^2)),见做法1对dp的时间复杂度证明。
2.5 总结
首先我们发现这道题适用于minmax容斥的套路,于是将难求的(E(max(S)))转化到容易求的(E(min(T)))。
然后我们再想办法优化枚举子集,发现(U_T)是一个关键的变量,于是将其提出来单独枚举,问题转化为求带有容斥系数的方案数。
回头观察题面发现是树状结构,必然有其特殊性质,于是猜想用树形dp解决。讨论合并时(U_T)和(T)是如何变化的,能够列出转移方程式。在中间想到了压缩状态,简化了dp。
Code
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<ctime>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll Rd(){
ll ans=0;char c=getchar();
while(c<'0'||c>'9') c=getchar();
while(c>='0'&&c<='9') ans=ans*10+c-'0',c=getchar();
return ans;
}
const ll MOD=998244353;
ll QPow(ll x,ll up){
x=(x+MOD)%MOD;
ll ans=1;
while(up)
if(up%2==0) x=x*x%MOD,up/=2;
else ans=ans*x%MOD,up--;
return ans;
}
ll Inv(ll x){
return QPow(x,MOD-2);
}
const ll PTN=1E3+5;
struct Edge{
ll u,v;ll nxt;
}edge[PTN*2];
ll N,graM,last[PTN];
void GraphInit(){graM=0;for(ll i=0;i<PTN;i++) last[i]=0;}
void AddBscEdge(ll u,ll v){
edge[++graM]=(Edge){u,v,last[u]};
last[u]=graM;
}
void AddDbEdge(ll u,ll v){
AddBscEdge(u,v);AddBscEdge(v,u);
}
class Func{public:
ll sav[PTN];
ll len;
ll& operator [] (ll idx){return sav[idx];}
Func(){}
Func(ll len){
this->len=len;
for(ll i=0;i<=len;i++) sav[i]=0;
}
void Expand(ll nwLen){
for(ll i=len+1;i<=nwLen;i++) sav[i]=0;
len=nwLen;
}
Func operator - (){
Func B;B.len=len;
for(ll i=0;i<=len;i++) B[i]=(-sav[i]+MOD)%MOD;
return B;
}
/*void Debug(){
cout<<len<<":";
for(ll i=0;i<=len;i++) cout<<sav[i]<<',';cout<<endl;
}*/
};
Func E(){
Func A(0);A[0]=1;
return A;
}
Func I(){
Func A(1);A[1]=1;
return A;
}
Func operator + (Func A,Func B){
Func C(max(A.len,B.len));
A.Expand(C.len);B.Expand(C.len);
for(ll i=0;i<=C.len;i++) C[i]=(A[i]+B[i])%MOD;
return C;
}
Func operator - (Func A,Func B){
Func C(max(A.len,B.len));
A.Expand(C.len);B.Expand(C.len);
for(ll i=0;i<=C.len;i++) C[i]=(A[i]-B[i]+MOD)%MOD;
return C;
}
Func operator * (Func A,Func B){
Func C(A.len+B.len);
for(ll i=0;i<=A.len;i++)
for(ll j=0;j<=B.len;j++)
C[i+j]=(C[i+j]+A[i]*B[j])%MOD;
return C;
}
Func f[PTN][3];
void DFS(ll u,ll fa){
f[u][0]=f[u][1]=f[u][2]=E();
for(ll i=last[u];i!=0;i=edge[i].nxt){
ll v=edge[i].v;if(v==fa) continue;
DFS(v,u);
f[u][0]=f[u][0]*(f[v][0] +f[v][1]);
f[u][1]=f[u][1]*(f[v][0] +f[v][1]+f[v][2]);
f[u][2]=f[u][2]*(f[v][0]*I()+f[v][1]+f[v][2]);
}
f[u][1]=(f[u][1]-f[u][0])*I();
f[u][2]=-(f[u][2]*I());
}
void Solve(){
DFS(1,0);
ll Ans=0;
for(ll i=1;i<=N;i++){//注意从1开始,因为minmax容斥不包含空集
Ans=(Ans+N*Inv(i)%MOD*(f[1][0][i]+f[1][1][i]+f[1][2][i]))%MOD;
}
cout<<(-Ans+MOD)%MOD;
}
int main(){
N=Rd();
GraphInit();
for(ll i=1;i<N;i++){
ll u=Rd(),v=Rd();
AddDbEdge(u,v);
}
Solve();
return 0;
}
三、总结
我觉得两种解法都很妙啊(
解题思路很具有参考价值,实为一道期望好题!
以上是关于涂色游戏 题解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
[BZOJ 1260][CQOI2007]涂色paint 题解(区间DP)