[数论]莫比乌斯反演入门

莫比乌斯反演(宋新波) 立即下载

对莫比乌斯反演常用技巧与性质的理解与部分证明

寒假的时候雍老师就跟我们讲了,可惜当时是真的傻逼,雍老师讲的辣么详细都听不懂。。。考试全靠背公式,打暴力。这次才算是把寒假的坑填了大半,虽然我现在还是很菜。。。

前置知识

线筛五连:
(1)线筛素数
(2)线筛欧拉函数
(3)线筛莫比乌斯函数
(4)线筛约数个数
(5)线筛约数和

对上述函数的定义与暴力求解(在上面的链接里均有提到)有一定了解,如果不甚了解,欢迎点击上面的链接,仍有不清楚的地方可自行百度。

对和号 ∑ ∑ (本质是枚举)有一定认识,熟悉表达式中的表述(如 gcd g c d ,下取整符号,整除符号)以及上述函数的基本性质(更深的内容会在本博客介绍并给出部分证明)。

怎么样,是不是门槛很低,接下来我们进入正题。

接下来的举例大多来自于博主做过的例题,可以到博主的博客首页查看

常用的技巧

1.求和运算式中的位置变换

显然,当一个多项式中的所有项都与前面的一些和号的枚举值无关的话,我们就可以把这个多项式提前:

∑i=1n∑j=1mμ(i)=∑i=1nμ(i)∑j=1m ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m μ ( i ) = ∑ i = 1 n μ ( i ) ∑ j = 1 m

我们经常在更该枚举项后,交换这些枚举项的位置。

2.更改枚举项

总的来说是一种更改求和的限制条件的方法,也是很多变形的本质。

在初始的式子里,枚举项经常有一些奇奇怪怪的限制,如下:

∑i=1n∑j=1m∑d|gcd(i,j)μ(d) ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m ∑ d | g c d ( i , j ) μ ( d )

我们不妨直接枚举 d d ,把限制扔到后面去,去掉限制后,由技巧1,μ(d)也可以提到前面了:

∑d=1min(n,m)μ(d)∑i=1n∑j=1m[d|gcd(i,j)] ∑ d = 1 m i n ( n , m ) μ ( d ) ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m [ d | g c d ( i , j ) ]

但是限制貌似仍然没有消掉???我们仍可以再次更该枚举项,对于 d d ,我们不去枚举i,j,因为后面的限制使 i,j i , j 必须为 d d 的倍数,所以我们不如直接枚举d的倍数,便成功省去了最后的限制:

∑d=1min(n,m)μ(d)∑i=1⌊nd⌋∑j=1⌊md⌋=∑d=1min(n,m)μ(d)⌊nd⌋⌊md⌋ ∑ d = 1 m i n ( n , m ) μ ( d ) ∑ i = 1 ⌊ n d ⌋ ∑ j = 1 ⌊ m d ⌋ = ∑ d = 1 m i n ( n , m ) μ ( d ) ⌊ n d ⌋ ⌊ m d ⌋

为什么上面的式子中 i,j i , j 的上限变小了?上面说到,我们直接枚举 d d 的倍数,反映到式子中就变成了枚举系数,即原来的i变成了 i×d i × d , j j 变成了j×d。最后由于和号已经没有限制了,我们便直接将其转化为多项式。

3.下底分块

上面得到的式子是可以 O(n) O ( n ) 得到答案的,但是一般的莫比乌斯反演都有多组询问,每次都 O(n) O ( n ) 计算的话就只能乖乖 TLE T L E 。

观察上面的式子,发现对于一个 n n ,存在一段区间[l,r]使得 ⌊nl⌋=⌊nr⌋=k ⌊ n l ⌋ = ⌊ n r ⌋ = k 且对于这个区间外的其它值 else e l s e ,均有 ⌊nelse⌋≠k ⌊ n e l s e ⌋ ≠ k 。

这样,对于上述的一个区间 [l,r] [ l , r ] , ∑ri=l⌊ni⌋ ∑ i = l r ⌊ n i ⌋ 是一个定值,应用到上面的式子中,就可以把 [1,n] [ 1 , n ] 划分成 n−−√ n 个区间快速求解。

先给个结论,当我们已知 l l 时,有r=n⌊nl⌋,证明如下:

设n=kl+x1=kr+x2且l,r<k 设 n = k l + x 1 = k r + x 2 且 l , r < k

先由定义算出 r r :

∴l=n−x1k,r=n−x2k

∴r−l=x1−x2k ∴ r − l = x 1 − x 2 k

∴r=l+x1−x2k ∴ r = l + x 1 − x 2 k

∵x2<k,k|(x1−x2) ∵ x 2 < k , k | ( x 1 − x 2 )

∴x1−x2k=⌊x1k⌋ ∴ x 1 − x 2 k = ⌊ x 1 k ⌋

∴r=l+⌊x1k⌋ ∴ r = l + ⌊ x 1 k ⌋

再对等式右边进行变形:

∵⌊nl⌋=⌊nr⌋=k ∵ ⌊ n l ⌋ = ⌊ n r ⌋ = k

∴r=nk=l+⌊x1k⌋ ∴ r = n k = l + ⌊ x 1 k ⌋

综上: r=n⌊nl⌋ r = n ⌊ n l ⌋

证毕。

4.提出公因数

基本上是处理这种情况:

∑i=1n∑j=1m[gcd(i,j)=x] ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m [ g c d ( i , j ) = x ]

对于这种式子我们是不方便求解的,需要把判定条件改为 [gcd(i,j)=1] [ g c d ( i , j ) = 1 ] ,才能使用后面要讲的性质3进一步推导。那么,我们不如将 x x 当做“公因数”提出去:

∑i=1n∑j=1m[gcd(i,j)=x]=∑i=1⌊nx⌋∑j=1⌊mx⌋[gcd(i,j)=1]

其本质上也可以看做是一种更换枚举项的技巧,我们不去枚举 i,j i , j ,直接枚举 x x 的倍数,由于要求gcd(i,j)=x,直接枚举 x x 的倍数后就变成要求gcd(i,j)=1了。

同样的,我们观察操作2中讲到的变形:

∑i=1n∑j=1m[d|gcd(i,j)] ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m [ d | g c d ( i , j ) ]

也可以理解为提出了 d d ,式子变成:

∑i=1⌊nd⌋∑j=1⌊md⌋[1|gcd(i,j)]

由于 [1|gcd(i,j)] [ 1 | g c d ( i , j ) ] 相当于没有,所以就变成了上面讲到的样子。

但是,对于和号后不止一个判定条件,而是有其他式子时,提公因式时没有这么简单:

∑i=1n∑j=1mij[d=gcd(i,j)] ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m i j [ d = g c d ( i , j ) ]

提公因式的本质为缩小枚举范围,在只有判定条件的时候,对于“计数”时没有影响的,但是在有了其他式子时,其他的式子在范围缩小后值也变小了,这样“求和”得到的结果就不对了,所以我们应该像普通提公因式的操作方式,给予”补偿”:

d2∑i=1⌊nd⌋∑j=1⌊md⌋ij[1=gcd(i,j)] d 2 ∑ i = 1 ⌊ n d ⌋ ∑ j = 1 ⌊ m d ⌋ i j [ 1 = g c d ( i , j ) ]

5.对陌生函数的线性筛法讨论

线性筛要求所筛函数为积性,即对于 gcd(x,y)=1 g c d ( x , y ) = 1 ,有:

f(xy)=f(x)×f(y) f ( x y ) = f ( x ) × f ( y )

在积性的前提下,我们通常按照套路对 f(x) f ( x ) 进行讨论:

1.当 x x 为素数时;
2.当i mod p[j]=0时;
3.当 i mod p[j]≠0 i   m o d   p [ j ] ≠ 0 时;

如果对上面表述的含义不清楚,可以参考上方的线筛五连。

以YY的GCD为例(以下内容直接摘自博主的题解):

设 f(T)=∑p|Tμ(Tp),T=i×p[j] f ( T ) = ∑ p | T μ ( T p ) , T = i × p [ j ] ,考虑线筛:

1.当 T T 本身为素数时,显然有f(T)=μ(1)=1;

2.当 T T 拥有多个最小质因子(即i mod p[j]=0)时:

(1)当 i i 本身无多个相同质因子时,那么当且仅当我们枚举的素数等于p[j]时, μ(Tp) μ ( T p ) 的值不为 0 0 ,此时p=p[j],T=i×p[j],所以有 μ(Tp)=μ(i) μ ( T p ) = μ ( i ) ;

(2)当 i i 本身就是拥有多个因子的数时,无论我们怎么枚举,μ(Tp)的值都为 0 0 ,此时,仍然有μ(Tp)=μ(i);

3.当 T T 的最小质因子只有一个时:

此时,T就比 i i 多了一个质因数p[j],因为有:

f(i)=∑p|iμ(ip)f(T)=∑p|Tμ(i×p[j]p) f ( i ) = ∑ p | i μ ( i p ) f ( T ) = ∑ p | T μ ( i × p [ j ] p )

因为 i i 中没有质因数p[j],所以有 μ(i×p[j]p)=−μ(ip) μ ( i × p [ j ] p ) = − μ ( i p ) ,在此基础上, T T 还多了一个μ(i×p[j]p[j])=μ(i)。可得, f(T)=−f(i)+μ(i) f ( T ) = − f ( i ) + μ ( i ) ;

综上,我们得到线筛方程:

f(T)=⎧⎩⎨⎪⎪μ(1)μ(i)−f(i)+μ(i)T∈Pi mod p[j]=0i mod p[j]≠0 f ( T ) = { μ ( 1 ) T ∈ P μ ( i ) i   m o d   p [ j ] = 0 − f ( i ) + μ ( i ) i   m o d   p [ j ] ≠ 0

只要对函数的讨论清晰,一般还是没什么问题。

6.替换未知数

有些时候会见到,这种形状:

ans=∑P∑d=1min(⌊np⌋,⌊mp⌋)μ(d)⌊ndp⌋⌊mdp⌋ a n s = ∑ P ∑ d = 1 m i n ( ⌊ n p ⌋ , ⌊ m p ⌋ ) μ ( d ) ⌊ n d p ⌋ ⌊ m d p ⌋

又或者是:

ans=∑d=1nd∑d′=1nμ(d′)⌊ndd′⌋⌊ndd′⌋ a n s = ∑ d = 1 n d ∑ d ′ = 1 n μ ( d ′ ) ⌊ n d d ′ ⌋ ⌊ n d d ′ ⌋

注意到诸如 dp,dd′ d p , d d ′ 的形状看起来非常不爽,不如替换掉,以上面的第二个式子为例,设 T=dd′ T = d d ′ ,代入:

ans=∑d=1n∑d′=1nμ(Td)d⌊nT⌋⌊nT⌋ a n s = ∑ d = 1 n ∑ d ′ = 1 n μ ( T d ) d ⌊ n T ⌋ ⌊ n T ⌋

再枚举 T T :

ans=∑T=1n∑d|Tμ(Td)d⌊nT⌋⌊nT⌋

利用下面讲到的结论4,即可化简为:

ans=∑T=1nφ(T)⌊nT⌋⌊nT⌋ a n s = ∑ T = 1 n φ ( T ) ⌊ n T ⌋ ⌊ n T ⌋

本质上,替换未知数也是为了方便更换枚举项。

7.对特定形状的替换

如果说上面讲到的都是“普遍”形状,在求和算式中常常用到。

那么“特定”形状就是一些具有特别长相的式子,需要识别出来加以替换以进行下一步化简,下面介绍的性质和结论都是这样一类特殊的式子。

常用的性质与结论

1.莫比乌斯函数的定义

在上面线筛莫比乌斯函数的博客中提到了莫比乌斯函数的通俗定义:
(1)莫比乌斯函数 μ(n) μ ( n ) 的定义域是 N+ N +
(2) μ(1)=1 μ ( 1 ) = 1
(3)当n存在平方因子时, μ(n)=0 μ ( n ) = 0
(4)当n是素数或奇数个不同素数之积时, μ(n)=−1 μ ( n ) = − 1
(5)当n是偶数个不同素数之积时, μ(n)=1 μ ( n ) = 1

然而莫比乌斯函数的真正定义是这样的:

∑d|xμ(d)={10x=1x>1 ∑ d | x μ ( d ) = { 1 x = 1 0 x > 1

所以不如说上面的通俗定义才是莫比乌斯函数的性质,而莫比乌斯函数的真正定义是我们经常用到的一个性质。

2.莫比乌斯反演定理

对于函数 F(x),f(x) F ( x ) , f ( x ) ,如果有 F(x)=∑d|xf(d) F ( x ) = ∑ d | x f ( d ) ,那么就有:

f(x)=∑d|xμ(d)F(xd) f ( x ) = ∑ d | x μ ( d ) F ( x d )

证明如下:

直接将 F(x) F ( x ) 替换为 f(x) f ( x ) :

∑d|xμ(d)F(xd)=∑d|xμ(d)∑d′|xdf(d′) ∑ d | x μ ( d ) F ( x d ) = ∑ d | x μ ( d ) ∑ d ′ | x d f ( d ′ )

我们交换枚举顺序,先枚举 d′ d ′ :

∑d|xμ(d)∑d′|xdf(d′)=∑d′|xf(d′)∑d|xd′μ(d′) ∑ d | x μ ( d ) ∑ d ′ | x d f ( d ′ ) = ∑ d ′ | x f ( d ′ ) ∑ d | x d ′ μ ( d ′ )

由性质1,可得,当且仅当 xd′=1 x d ′ = 1 即 x=d′ x = d ′ 时 ∑d|xd′μ(d′) ∑ d | x d ′ μ ( d ′ ) 的值不为 0 0 ,因此:

∑d′|xf(d′)∑d|xd′μ(d′)=f(x)

证毕。

利用这个定理,可以设出具有上述关系的 F(x),f(x) F ( x ) , f ( x ) 进行各种骚操作,常见于各种神犇的博客。但是你在本蒟蒻的博客不会见到这种东西,博主不是很会,蒟蒻博主更习惯用更本质的莫比乌斯反演:性质3。

3.对 [gcd(i,j)=1] [ g c d ( i , j ) = 1 ] 的替换

在反演时,博主经常使用这个结论:

[gcd(i,j)=1]⇔∑d|gcd(i,j)μ(d) [ g c d ( i , j ) = 1 ] ⇔ ∑ d | g c d ( i , j ) μ ( d )

证明非常简单,利用性质1,我们可以得到,当且仅当 gcd(i,j)=1 g c d ( i , j ) = 1 时, ∑d|gcd(i,j)μ(d) ∑ d | g c d ( i , j ) μ ( d ) 的值不为 0 0 。

4.欧拉函数与莫比乌斯函数的互推

欧拉函数与莫比乌斯函数有奇妙的关系:

φ(x)=∑d|xμ(xd)d

我们考虑对欧拉函数的定义进行变形:

φ(x)=∑i=1x[gcd(i,x)=1] φ ( x ) = ∑ i = 1 x [ g c d ( i , x ) = 1 ]

利用性质3:

∑i=1x[gcd(i,x)=1]=∑i=1x∑d|gcd(i,x)μ(d) ∑ i = 1 x [ g c d ( i , x ) = 1 ] = ∑ i = 1 x ∑ d | g c d ( i , x ) μ ( d )

我们直接枚举 d d :

∑i=1x∑d|gcd(i,x)μ(d)=∑d|x∑i=1xμ(d)[d|gcd(i,x)]

考虑直接枚举 d d 的倍数,而不是去枚举i:

∑d|x∑i=1xμ(d)[d|gcd(i,x)]=∑d|x∑i=1xdμ(d) ∑ d | x ∑ i = 1 x μ ( d ) [ d | g c d ( i , x ) ] = ∑ d | x ∑ i = 1 x d μ ( d )

因为 μ(d) μ ( d ) 只与 d d 有关,可以提前:

∑d|x∑i=1xdμ(d)=∑d|xμ(d)∑i=1xd=∑d|xμ(d)xd

对于我们枚举的 d|x d | x ,显然 xd x d 与 d d 是等价的,所以最后化简为:

φ(x)=∑d|xμ(xd)d

证毕。

欧拉函数实际应用中出现频率不是很高,但在化简时若见到上述形状可以尝试进行替换。

5.约数个数函数 σ0(x) σ 0 ( x )

神奇性质如下:

σ0(nm)=∑x|n∑y|m[gcd(x,y)=1] σ 0 ( n m ) = ∑ x | n ∑ y | m [ g c d ( x , y ) = 1 ]

设 n=∏ki=1paii,m=∏ki=1pbii n = ∏ i = 1 k p i a i , m = ∏ i = 1 k p i b i

∴nm=∏ki=1pai+bii ∴ n m = ∏ i = 1 k p i a i + b i

∴σ0(nm)=∏ki=1(ai+bi+1) ∴ σ 0 ( n m ) = ∏ i = 1 k ( a i + b i + 1 )

对于 n,m n , m ,若前 i i 个质因子的贡献为W,考虑第 i+1 i + 1 个质因子对答案的贡献:

选取 pi+1 p i + 1 的方案分别为:

1.由 x x 选取,那么可以选1∼ai+1个 pi+1 p i + 1 ,方案数为 ai+1 a i + 1 个;

2.由 y y 选取,那么可以选1∼bi+1个 pi+1 p i + 1 ,方案数为 bi+1 b i + 1 个;

3.都不选,方案数为 1 1 ;

所以选取pi+1的方案数总和为 ai+1+bi+1+1 a i + 1 + b i + 1 + 1 个。

故最后的方案数为:

∏i=1k(ai+bi+1) ∏ i = 1 k ( a i + b i + 1 )

证毕。

后记

如果有更多的技巧与结论,博主会更新。

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第三讲:数论利器——莫比乌斯反演从入门到模板

把原式转化为 [gcd(...)=d] 形式。用 Σ μ(k) 替代 [条件=1]。交换求和顺序,提出 μ(k),里面变成 floor 形式。整除分块,需要预处理 μ 的前缀和,O(√n) 回答询问。遇到复杂限制(如质因子个数),就在筛 μ 时顺便统计附加信息。这套流程刷个两三道题就熟了,核心是反演 + 分块,不要被公式吓住。

2302_81155164的博客 741

POJ 3904 入门莫比乌斯反演

POJ 3904 入门莫比乌斯反演(数论)

king9666的博客 205

1 数列分块入门_算法讲解|莫比乌斯反演的前置知识——数论分块

作者:henry_y链接:https://blog.nowcoder.net/n/8708d18e05e7495aaf1208ab2dda276c来源:牛客网前言最近在学莫比乌斯反演,然而只看懂了莫比乌斯函数,然后反演看着一脸懵逼,最后只看懂了数论分块里面的一个分支内容(也是莫比乌斯反演的前置姿势),整除分块。于是写一篇博文记录一下整除分块也称数论分块数论分块是莫比乌斯反演一个很重要的的前置知识(...

weixin_39576149的博客 210

matlab狄利克雷函数,数论入门1——莫比乌斯函数,欧拉函数,狄利克雷卷积,线性筛,莫比乌斯反演,杜教筛...

数论入门1一个菜鸡对数论的一点点理解...莫比乌斯函数定义函数$\mu(n)$为:当n有平方因子时,$\mu(n)=0$。当n没有平方因子时,$\mu(n)=(-1)^{\omega(n)}$,$\omega(n)$表示n不同质因子的个数。性质1:$\sum_{d|n}\mu(d)=[n=1]$证明:我们把n分解质因数,则原式$=(-1+1)^{\omega(n)}=0$。因为对于不同的质因子,只...

weixin_42299169的博客 772

莫比乌斯反演的证明

莫比乌斯反演的证明

青少年趣味编程 946

HDU 1695 GCD 莫比乌斯反演

题意: 求【1,b】和【1,d】两个区间内gcd为k的数对的数量,其中(x,y)和(y,x)看作同一数对。 题解: 莫比乌斯反演入门题。 基本套路,设f(k)和g(k),g(k)很容易求,再通过莫比乌斯反演求f(k)。 我的另一篇博客中莫比乌斯反演的过程与这道题类似,且已经写得很详细了。 最后可得式子(方便起见,不妨令b<=d,不满足则交换两者值,显然不影响结果) 线性筛预...

qq_38515845的博客 280

各种友(e)善(xin)数论总集,从入门到绝望4---狄利克雷卷积和莫比乌斯反演

文章目录参考文献定义狄利克雷卷积以及各种性质数论函数形式性质积性函数性质1性质2一些完全积性函数逆函数性质1莫比乌斯反演因子包含狄利克雷卷积方式证明因子包含公式(适合较理性的同学证明)杨辉三角形与容斥原理μ函数的定义容斥原理证明μ函数的性质倍数包含数论分块练习123456789小结&总结证明 参考文献 咕咕日报:https://www.luogu.org/blog/lx-2003/mobi...

蒟蒻QMQ 413

莫比乌斯反演及狄利克雷卷积速通

适合新手体质的莫反&狄利克雷卷积笔记

WerChange的OI博客 490
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ShadyPi
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