题意:
给出一个数组a,要求把a数组选出两个不相交且不同时为空的子集,满足两个集合中数字的异或和相等。
题解:
考虑
dp[i][j]
d
p
[
i
]
[
j
]
表示考虑前
i
i
个数字,且现在两个集合数字的异或和为时的方案数。转移方程为:
dp[i][j]=dp[i−1][j]+2∗dp[i−1][jxora[i]]
d
p
[
i
]
[
j
]
=
d
p
[
i
−
1
]
[
j
]
+
2
∗
d
p
[
i
−
1
]
[
j
x
o
r
a
[
i
]
]
然后得到了一个 n∗217 n ∗ 2 17 的算法。
接下来考虑如何加速这个dp过程。
设 b[i] b [ i ] 是一个数组, b[i][0]=1 b [ i ] [ 0 ] = 1 , b[i][a[i]]=2 b [ i ] [ a [ i ] ] = 2 ,其他的 b[i][j]=0 b [ i ] [ j ] = 0 ,则
dp[i][j]=1∗dp[i−1][jxor0]+2∗dp[i−1][jxora[i]]=∑k=0Ndp[i−1][jxork]∗b[i][k](3)(4)
(3)
d
p
[
i
]
[
j
]
=
1
∗
d
p
[
i
−
1
]
[
j
x
o
r
0
]
+
2
∗
d
p
[
i
−
1
]
[
j
x
o
r
a
[
i
]
]
(4)
=
∑
k
=
0
N
d
p
[
i
−
1
]
[
j
x
o
r
k
]
∗
b
[
i
]
[
k
]
于是我们把转移方程转化为两个数组作异或卷积。即 dp[i]=dp[i−1]∗b[i] d p [ i ] = d p [ i − 1 ] ∗ b [ i ] 这里的乘法为异或卷积。
目前,我们得到了一个更不优秀的 n∗217∗17 n ∗ 2 17 ∗ 17 复杂度的算法。
但是考虑整个算法,我们要求的答案是
dp[n]=dp[0]∗b[1]∗b[2]∗...∗b[n]
d
p
[
n
]
=
d
p
[
0
]
∗
b
[
1
]
∗
b
[
2
]
∗
.
.
.
∗
b
[
n
]
其中 dp[0] d p [ 0 ] 数组只有 dp[0][0]=1 d p [ 0 ] [ 0 ] = 1 ,其他 dp[0][j]=0 d p [ 0 ] [ j ] = 0 。
答案就是 dp[n][0]−1 d p [ n ] [ 0 ] − 1 ,这个 −1 − 1 是因为存在一种两个集合都是空集的方案,要去掉。
问题就变成了我们要求连续n个b数组的异或卷积。而每个b数组都有共同的性质: b[i][0]=1 b [ i ] [ 0 ] = 1 ,且只有一个位置为2,其他位置都是0。
考虑fwt变换,即 FWT(b[i]) F W T ( b [ i ] ) 数组中
FWT(b[i])[j]=∑kb[i][k]∗(−1)[kandj]
F
W
T
(
b
[
i
]
)
[
j
]
=
∑
k
b
[
i
]
[
k
]
∗
(
−
1
)
[
k
a
n
d
j
]
其中[x] 表示x的二进制表示中1的个数。
因此我们显然的发现 b[i][j]=3orb[i][j]=−1 b [ i ] [ j ] = 3 o r b [ i ] [ j ] = − 1 ,因为b[i]中仅有两个非零值: b[i][0]=1,b[i][a[i]]=2 b [ i ] [ 0 ] = 1 , b [ i ] [ a [ i ] ] = 2 带入上面的定义式就可以发现这一点。
那么继续考虑我们做异或卷积的过程是将每个 b[i] b [ i ] 数组变换成 FWT(b[i]) F W T ( b [ i ] ) ,然后对应位置乘起来,再做一次 IFWT I F W T 即可。
于是我们知道在做对应位置相乘的时候,我们实质上是将若干个3和-1乘起来。于是我们就是要计算每个位置的 cnt3 c n t 3 和 cnt1 c n t 1 。显然
cnt3+cnt1=n
c
n
t
3
+
c
n
t
1
=
n
进而我们只需要计算
sum[k]=∑inFWT(b[i][k])
s
u
m
[
k
]
=
∑
i
n
F
W
T
(
b
[
i
]
[
k
]
)
然后,由方程
3∗cnt3−cnt1=3∗cnt3−(n−cnt3)=sum[k]
3
∗
c
n
t
3
−
c
n
t
1
=
3
∗
c
n
t
3
−
(
n
−
c
n
t
3
)
=
s
u
m
[
k
]
就可以直接解出
cnt3=(sum[k]+n)/4,cnt1=n−cnt3
c
n
t
3
=
(
s
u
m
[
k
]
+
n
)
/
4
,
c
n
t
1
=
n
−
c
n
t
3
然后便得到了整个 FWT(b[1])∗FWT(b[2])∗....∗FWT(b[n]) F W T ( b [ 1 ] ) ∗ F W T ( b [ 2 ] ) ∗ . . . . ∗ F W T ( b [ n ] ) 的每一项。这里的乘法为对应项相乘。
那么我们在来看一下我们要求的这个
sum[k]=∑inFWT(b[i][k])=n+2∗∑j(−1)[a[j]andk]
s
u
m
[
k
]
=
∑
i
n
F
W
T
(
b
[
i
]
[
k
]
)
=
n
+
2
∗
∑
j
(
−
1
)
[
a
[
j
]
a
n
d
k
]
再仔细的看一下
∑j(−1)[a[j]andk]
∑
j
(
−
1
)
[
a
[
j
]
a
n
d
k
]
没错。。。我们设A数组,A[i] = 数字 i 在a数组中出现的次数
然后有
sum=FWT(A)
s
u
m
=
F
W
T
(
A
)
分析完了之后,感觉整个人都智障了不少。。。我们拿着A做一次FWT,然后对于每个位置算出cnt3,cnt1,直接快速幂算好每个位置的值,然后IFWT回去。。。。
复杂度 217∗17 2 17 ∗ 17
Code:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1048576;;
const int MOD = 998244353;
const int INV2 = (MOD+1)>>1;
const int INV4 = 1LL*INV2*INV2%MOD;
int a[N];
int bas[N+1];
int n;
void FWT(int *a,int n,int r){
for (int i=1;i<n;i<<=1){
for (int j=0;j<n;j+=(i<<1)){
for (int k =0;k<i;k++){
int x = a[j+k];
int y = a[j+k+i];
if (r){
a[j+k] = (x+y)%MOD;
a[j+k+i] = (x-y+MOD)%MOD;
}else{
a[j+k] = 1LL*(x+y)*INV2%MOD;
a[j+k+i] = 1LL*(x-y+MOD)*INV2%MOD;
}
}
}
}
}
int main(){
scanf("%d",&n);
for (int i=1;i<=n;i++){
int x;
scanf("%d",&x);
a[x]++;
}
bas[0] = 1;
for (int i=1;i<=N;i++){
bas[i] = 3LL*bas[i-1]%MOD;
}
FWT(a,N,1);
for(int i=0;i<N;i++){
a[i] = (n+2*a[i])%MOD;
int cnt3 = 1LL*(a[i]+n)%MOD*INV4%MOD;
int cnt1 = n-cnt3;
a[i] = bas[cnt3];
if (cnt1&1){
a[i] = MOD-a[i];
}
}
FWT(a,N,0);
printf("%d\n",(a[0]+MOD-1)%MOD);
return 0;
}