結果
問題 | No.2936 Sum of Square of Mex |
ユーザー | ecottea |
提出日時 | 2024-10-13 14:54:06 |
言語 | C++17 (gcc 12.3.0 + boost 1.83.0) |
結果 |
AC
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実行時間 | 90 ms / 2,000 ms |
コード長 | 42,565 bytes |
コンパイル時間 | 10,135 ms |
コンパイル使用メモリ | 354,108 KB |
実行使用メモリ | 6,820 KB |
最終ジャッジ日時 | 2024-10-13 14:54:19 |
合計ジャッジ時間 | 10,880 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge5 / judge4 |
(要ログイン)
テストケース
テストケース表示入力 | 結果 | 実行時間 実行使用メモリ |
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testcase_10 | AC | 44 ms
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testcase_15 | AC | 58 ms
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testcase_16 | AC | 78 ms
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testcase_17 | AC | 77 ms
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testcase_18 | AC | 90 ms
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testcase_19 | AC | 79 ms
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testcase_20 | AC | 76 ms
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testcase_21 | AC | 80 ms
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testcase_22 | AC | 79 ms
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testcase_23 | AC | 82 ms
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testcase_24 | AC | 5 ms
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testcase_25 | AC | 5 ms
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testcase_26 | AC | 78 ms
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testcase_27 | AC | 86 ms
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ソースコード
// QCFium 法 #pragma GCC target("avx2") #pragma GCC optimize("O3") #pragma GCC optimize("unroll-loops") #ifndef HIDDEN_IN_VS // 折りたたみ用 // 警告の抑制 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS // ライブラリの読み込み #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 型名の短縮 using ll = long long; using ull = unsigned long long; // -2^63 ~ 2^63 = 9e18(int は -2^31 ~ 2^31 = 2e9) using pii = pair<int, int>; using pll = pair<ll, ll>; using pil = pair<int, ll>; using pli = pair<ll, int>; using vi = vector<int>; using vvi = vector<vi>; using vvvi = vector<vvi>; using vvvvi = vector<vvvi>; using vl = vector<ll>; using vvl = vector<vl>; using vvvl = vector<vvl>; using vvvvl = vector<vvvl>; using vb = vector<bool>; using vvb = vector<vb>; using vvvb = vector<vvb>; using vc = vector<char>; using vvc = vector<vc>; using vvvc = vector<vvc>; using vd = vector<double>; using vvd = vector<vd>; using vvvd = vector<vvd>; template <class T> using priority_queue_rev = priority_queue<T, vector<T>, greater<T>>; using Graph = vvi; // 定数の定義 const double PI = acos(-1); int DX[4] = { 1, 0, -1, 0 }; // 4 近傍(下,右,上,左) int DY[4] = { 0, 1, 0, -1 }; int INF = 1001001001; ll INFL = 4004004003094073385LL; // (int)INFL = INF, (int)(-INFL) = -INF; // 入出力高速化 struct fast_io { fast_io() { cin.tie(nullptr); ios::sync_with_stdio(false); cout << fixed << setprecision(18); } } fastIOtmp; // 汎用マクロの定義 #define all(a) (a).begin(), (a).end() #define sz(x) ((int)(x).size()) #define lbpos(a, x) (int)distance((a).begin(), std::lower_bound(all(a), (x))) #define ubpos(a, x) (int)distance((a).begin(), std::upper_bound(all(a), (x))) #define Yes(b) {cout << ((b) ? "Yes\n" : "No\n");} #define rep(i, n) for(int i = 0, i##_len = int(n); i < i##_len; ++i) // 0 から n-1 まで昇順 #define repi(i, s, t) for(int i = int(s), i##_end = int(t); i <= i##_end; ++i) // s から t まで昇順 #define repir(i, s, t) for(int i = int(s), i##_end = int(t); i >= i##_end; --i) // s から t まで降順 #define repe(v, a) for(const auto& v : (a)) // a の全要素(変更不可能) #define repea(v, a) for(auto& v : (a)) // a の全要素(変更可能) #define repb(set, d) for(int set = 0, set##_ub = 1 << int(d); set < set##_ub; ++set) // d ビット全探索(昇順) #define repis(i, set) for(int i = lsb(set), bset##i = set; i < 32; bset##i -= 1 << i, i = lsb(bset##i)) // set の全要素(昇順) #define repp(a) sort(all(a)); for(bool a##_perm = true; a##_perm; a##_perm = next_permutation(all(a))) // a の順列全て(昇順) #define uniq(a) {sort(all(a)); (a).erase(unique(all(a)), (a).end());} // 重複除去 #define EXIT(a) {cout << (a) << endl; exit(0);} // 強制終了 #define inQ(x, y, u, l, d, r) ((u) <= (x) && (l) <= (y) && (x) < (d) && (y) < (r)) // 半開矩形内判定 // 汎用関数の定義 template <class T> inline ll powi(T n, int k) { ll v = 1; rep(i, k) v *= n; return v; } template <class T> inline bool chmax(T& M, const T& x) { if (M < x) { M = x; return true; } return false; } // 最大値を更新(更新されたら true を返す) template <class T> inline bool chmin(T& m, const T& x) { if (m > x) { m = x; return true; } return false; } // 最小値を更新(更新されたら true を返す) template <class T> inline T getb(T set, int i) { return (set >> i) & T(1); } template <class T> inline T smod(T n, T m) { n %= m; if (n < 0) n += m; return n; } // 非負mod // 演算子オーバーロード template <class T, class U> inline istream& operator>>(istream& is, pair<T, U>& p) { is >> p.first >> p.second; return is; } template <class T> inline istream& operator>>(istream& is, vector<T>& v) { repea(x, v) is >> x; return is; } template <class T> inline vector<T>& operator--(vector<T>& v) { repea(x, v) --x; return v; } template <class T> inline vector<T>& operator++(vector<T>& v) { repea(x, v) ++x; return v; } #endif // 折りたたみ用 #if __has_include(<atcoder/all>) #include <atcoder/all> using namespace atcoder; #ifdef _MSC_VER #include "localACL.hpp" #endif using mint = modint998244353; //using mint = static_modint<1000000007>; //using mint = modint; // mint::set_mod(m); namespace atcoder { inline istream& operator>>(istream& is, mint& x) { ll x_; is >> x_; x = x_; return is; } inline ostream& operator<<(ostream& os, const mint& x) { os << x.val(); return os; } } using vm = vector<mint>; using vvm = vector<vm>; using vvvm = vector<vvm>; using vvvvm = vector<vvvm>; using pim = pair<int, mint>; #endif #ifdef _MSC_VER // 手元環境(Visual Studio) #include "local.hpp" #else // 提出用(gcc) inline int popcount(int n) { return __builtin_popcount(n); } inline int popcount(ll n) { return __builtin_popcountll(n); } inline int lsb(int n) { return n != 0 ? __builtin_ctz(n) : 32; } inline int lsb(ll n) { return n != 0 ? __builtin_ctzll(n) : 64; } template <size_t N> inline int lsb(const bitset<N>& b) { return b._Find_first(); } inline int msb(int n) { return n != 0 ? (31 - __builtin_clz(n)) : -1; } inline int msb(ll n) { return n != 0 ? (63 - __builtin_clzll(n)) : -1; } #define dump(...) #define dumpel(...) #define dump_list(v) #define dump_mat(v) #define input_from_file(f) #define output_to_file(f) #define Assert(b) { if (!(b)) { vc MLE(1<<30); EXIT(MLE.back()); } } // RE の代わりに MLE を出す #endif //【形式的冪級数】 /* * MFPS() : O(1) * 零多項式 f = 0 で初期化する. * * MFPS(mint c0) : O(1) * 定数多項式 f = c0 で初期化する. * * MFPS(mint c0, int n) : O(n) * n 次未満の項をもつ定数多項式 f = c0 で初期化する. * * MFPS(vm c) : O(n) * f(z) = c[0] + c[1] z + ... + c[n - 1] z^(n-1) で初期化する. * * set_conv(vm(*CONV)(const vm&, const vm&)) : O(1) * 畳込み用の関数を CONV に設定する. * * c + f, f + c : O(1) f + g : O(n) * f - c : O(1) c - f, f - g, -f : O(n) * c * f, f * c : O(n) f * g : O(n log n) f * g_sp : O(n |g|) * f / c : O(n) f / g : O(n log n) f / g_sp : O(n |g|) * 形式的冪級数としての和,差,積,商の結果を返す. * g_sp はスパース多項式であり,{次数, 係数} の次数昇順の組の vector で表す. * 制約 : 商では g(0) != 0 * * MFPS f.inv(int d) : O(n log n) * 1 / f mod z^d を返す. * 制約 : f(0) != 0 * * MFPS f.quotient(MFPS g) : O(n log n) * MFPS f.reminder(MFPS g) : O(n log n) * pair<MFPS, MFPS> f.quotient_remainder(MFPS g) : O(n log n) * 多項式としての f を g で割った商,余り,商と余りの組を返す. * 制約 : g の最高次の係数は 0 でない * * int f.deg(), int f.size() : O(1) * 多項式 f の次数[項数]を返す. * * MFPS::monomial(int d, mint c = 1) : O(d) * 単項式 c z^d を返す. * * mint f.assign(mint c) : O(n) * 多項式 f の不定元 z に c を代入した値を返す. * * f.resize(int d) : O(1) * mod z^d をとる. * * f.resize() : O(n) * 不要な高次の項を削る. * * f >> d, f << d : O(n) * 係数列を d だけ右[左]シフトした多項式を返す. * (右シフトは z^d の乗算,左シフトは z^d で割った商と等価) * * f.push_back(c) : O(1) * 最高次の係数として c を追加する. */ struct MFPS { using SMFPS = vector<pim>; int n; // 係数の個数(次数 + 1) vm c; // 係数列 inline static vm(*CONV)(const vm&, const vm&) = convolution; // 畳込み用の関数 // コンストラクタ(0,定数,係数列で初期化) MFPS() : n(0) {} MFPS(mint c0) : n(1), c({ c0 }) {} MFPS(int c0) : n(1), c({ mint(c0) }) {} MFPS(mint c0, int d) : n(d), c(n) { c[0] = c0; } MFPS(int c0, int d) : n(d), c(n) { c[0] = c0; } MFPS(const vm& c_) : n(sz(c_)), c(c_) {} MFPS(const vi& c_) : n(sz(c_)), c(n) { rep(i, n) c[i] = c_[i]; } // 代入 MFPS(const MFPS& f) = default; MFPS& operator=(const MFPS& f) = default; MFPS& operator=(const mint& c0) { n = 1; c = { c0 }; return *this; } void push_back(mint cn) { c.emplace_back(cn); ++n; } void pop_back() { c.pop_back(); --n; } [[nodiscard]] mint back() { return c.back(); } // 比較 [[nodiscard]] bool operator==(const MFPS& g) const { return c == g.c; } [[nodiscard]] bool operator!=(const MFPS& g) const { return c != g.c; } // アクセス inline mint const& operator[](int i) const { return c[i]; } inline mint& operator[](int i) { return c[i]; } // 次数 [[nodiscard]] int deg() const { return n - 1; } [[nodiscard]] int size() const { return n; } static void set_conv(vm(*CONV_)(const vm&, const vm&)) { // verify : https://atcoder.jp/contests/tdpc/tasks/tdpc_fibonacci CONV = CONV_; } // 加算 MFPS& operator+=(const MFPS& g) { if (n >= g.n) rep(i, g.n) c[i] += g.c[i]; else { rep(i, n) c[i] += g.c[i]; repi(i, n, g.n - 1) c.push_back(g.c[i]); n = g.n; } return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator+(const MFPS& g) const { return MFPS(*this) += g; } // 定数加算 MFPS& operator+=(const mint& sc) { if (n == 0) { n = 1; c = { sc }; } else { c[0] += sc; } return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator+(const mint& sc) const { return MFPS(*this) += sc; } [[nodiscard]] friend MFPS operator+(const mint& sc, const MFPS& f) { return f + sc; } MFPS& operator+=(const int& sc) { *this += mint(sc); return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator+(const int& sc) const { return MFPS(*this) += sc; } [[nodiscard]] friend MFPS operator+(const int& sc, const MFPS& f) { return f + sc; } // 減算 MFPS& operator-=(const MFPS& g) { if (n >= g.n) rep(i, g.n) c[i] -= g.c[i]; else { rep(i, n) c[i] -= g.c[i]; repi(i, n, g.n - 1) c.push_back(-g.c[i]); n = g.n; } return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator-(const MFPS& g) const { return MFPS(*this) -= g; } // 定数減算 MFPS& operator-=(const mint& sc) { *this += -sc; return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator-(const mint& sc) const { return MFPS(*this) -= sc; } [[nodiscard]] friend MFPS operator-(const mint& sc, const MFPS& f) { return -(f - sc); } MFPS& operator-=(const int& sc) { *this += -sc; return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator-(const int& sc) const { return MFPS(*this) -= sc; } [[nodiscard]] friend MFPS operator-(const int& sc, const MFPS& f) { return -(f - sc); } // 加法逆元 [[nodiscard]] MFPS operator-() const { return MFPS(*this) *= -1; } // 定数倍 MFPS& operator*=(const mint& sc) { rep(i, n) c[i] *= sc; return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator*(const mint& sc) const { return MFPS(*this) *= sc; } [[nodiscard]] friend MFPS operator*(const mint& sc, const MFPS& f) { return f * sc; } MFPS& operator*=(const int& sc) { *this *= mint(sc); return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator*(const int& sc) const { return MFPS(*this) *= sc; } [[nodiscard]] friend MFPS operator*(const int& sc, const MFPS& f) { return f * sc; } // 右からの定数除算 MFPS& operator/=(const mint& sc) { *this *= sc.inv(); return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator/(const mint& sc) const { return MFPS(*this) /= sc; } MFPS& operator/=(const int& sc) { *this /= mint(sc); return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator/(const int& sc) const { return MFPS(*this) /= sc; } // 積 MFPS& operator*=(const MFPS& g) { c = CONV(c, g.c); n = sz(c); return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator*(const MFPS& g) const { return MFPS(*this) *= g; } // 除算 [[nodiscard]] MFPS inv(int d) const { // 参考:https://nyaannyaan.github.io/library/fps/formal-power-series.hpp // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/inv_of_formal_power_series //【方法】 // 1 / f mod z^d を求めることは, // f g = 1 (mod z^d) // なる g を求めることである. // この d の部分を 1, 2, 4, ..., 2^i と倍々にして求めていく. // // d = 1 のときについては // g = 1 / f[0] (mod z^1) // である. // // 次に, // g = h (mod z^k) // が求まっているとして // g mod z^(2 k) // を求める.最初の式を変形していくことで // g - h = 0 (mod z^k) // ⇒ (g - h)^2 = 0 (mod z^(2 k)) // ⇔ g^2 - 2 g h + h^2 = 0 (mod z^(2 k)) // ⇒ f g^2 - 2 f g h + f h^2 = 0 (mod z^(2 k)) // ⇔ g - 2 h + f h^2 = 0 (mod z^(2 k)) (f g = 1 (mod z^d) より) // ⇔ g = (2 - f h) h (mod z^(2 k)) // を得る. // // この手順を d ≦ 2^i となる i まで繰り返し,d 次以上の項を削除すればよい. Assert(!c.empty()); Assert(c[0] != 0); MFPS g(c[0].inv()); for (int k = 1; k < d; k <<= 1) { int len = max(min(2 * k, d), 1); MFPS tmp(0, len); rep(i, min(len, n)) tmp[i] = -c[i]; // -f tmp *= g; // -f h tmp.resize(len); tmp[0] += 2; // 2 - f h g *= tmp; // (2 - f h) h g.resize(len); } return g; } MFPS& operator/=(const MFPS& g) { return *this *= g.inv(max(n, g.n)); } [[nodiscard]] MFPS operator/(const MFPS& g) const { return MFPS(*this) /= g; } // 余り付き除算 [[nodiscard]] MFPS quotient(const MFPS& g) const { // 参考 : https://nyaannyaan.github.io/library/fps/formal-power-series.hpp // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/division_of_polynomials //【方法】 // f(x) = g(x) q(x) + r(x) となる q(x) を求める. // f の次数は n-1, g の次数は m-1 とする.(n ≧ m) // 従って q の次数は n-m,r の次数は m-2 となる. // // f^R で f の係数列を逆順にした多項式を表す.すなわち // f^R(x) := f(1/x) x^(n-1) // である.他の多項式も同様とする. // // 最初の式で x → 1/x と置き換えると, // f(1/x) = g(1/x) q(1/x) + r(1/x) // ⇔ f(1/x) x^(n-1) = g(1/x) q(1/x) x^(n-1) + r(1/x) x^(n-1) // ⇔ f(1/x) x^(n-1) = g(1/x) x^(m-1) q(1/x) x^(n-m) + r(1/x) x^(m-2) x^(n-m+1) // ⇔ f^R(x) = g^R(x) q^R(x) + r^R(x) x^(n-m+1) // ⇒ f^R(x) = g^R(x) q^R(x) (mod x^(n-m+1)) // ⇒ q^R(x) = f^R(x) / g^R(x) (mod x^(n-m+1)) // を得る. // // これで q を mod x^(n-m+1) で正しく求めることができることになるが, // q の次数は n-m であったから,q 自身を正しく求めることができた. if (n < g.n) return MFPS(); return ((this->rev() / g.rev()).resize(n - g.n + 1)).rev(); } [[nodiscard]] MFPS reminder(const MFPS& g) const { // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/division_of_polynomials return (*this - this->quotient(g) * g).resize(); } [[nodiscard]] pair<MFPS, MFPS> quotient_remainder(const MFPS& g) const { // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/division_of_polynomials pair<MFPS, MFPS> res; res.first = this->quotient(g); res.second = (*this - res.first * g).resize(); return res; } // スパース積 MFPS& operator*=(const SMFPS& g) { // g の定数項だけ例外処理 auto it0 = g.begin(); mint g0 = 0; if (it0->first == 0) { g0 = it0->second; it0++; } // 後ろからインライン配る DP repir(i, n - 1, 0) { // 上位項に係数倍して配っていく. for (auto it = it0; it != g.end(); it++) { auto [j, gj] = *it; if (i + j >= n) break; c[i + j] += c[i] * gj; } // 定数項は最後に配るか消去しないといけない. c[i] *= g0; } return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator*(const SMFPS& g) const { return MFPS(*this) *= g; } // スパース商 MFPS& operator/=(const SMFPS& g) { // g の定数項だけ例外処理 auto it0 = g.begin(); Assert(it0->first == 0 && it0->second != 0); mint g0_inv = it0->second.inv(); it0++; // 前からインライン配る DP(後ろに累積効果あり) rep(i, n) { // 定数項は最初に配らないといけない. c[i] *= g0_inv; // 上位項に係数倍して配っていく. for (auto it = it0; it != g.end(); it++) { auto [j, gj] = *it; if (i + j >= n) break; c[i + j] -= c[i] * gj; } } return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator/(const SMFPS& g) const { return MFPS(*this) /= g; } // 係数反転 [[nodiscard]] MFPS rev() const { MFPS h = *this; reverse(all(h.c)); return h; } // 単項式 [[nodiscard]] static MFPS monomial(int d, mint coef = 1) { MFPS mono(0, d + 1); mono[d] = coef; return mono; } // 不要な高次項の除去 MFPS& resize() { // 最高次の係数が非 0 になるまで削る. while (n > 0 && c[n - 1] == 0) { c.pop_back(); n--; } return *this; } // x^d 以上の項を除去する. MFPS& resize(int d) { n = d; c.resize(d); return *this; } // 不定元への代入 [[nodiscard]] mint assign(const mint& x) const { mint val = 0; repir(i, n - 1, 0) val = val * x + c[i]; return val; } // 係数のシフト MFPS& operator>>=(int d) { n += d; c.insert(c.begin(), d, 0); return *this; } MFPS& operator<<=(int d) { n -= d; if (n <= 0) { c.clear(); n = 0; } else c.erase(c.begin(), c.begin() + d); return *this; } [[nodiscard]] MFPS operator>>(int d) const { return MFPS(*this) >>= d; } [[nodiscard]] MFPS operator<<(int d) const { return MFPS(*this) <<= d; } #ifdef _MSC_VER friend ostream& operator<<(ostream& os, const MFPS& f) { if (f.n == 0) os << 0; else { rep(i, f.n) { os << f[i] << "z^" << i; if (i < f.n - 1) os << " + "; } } return os; } #endif }; //【階乗など(法が大きな素数)】 /* * Factorial_mint(int N) : O(n) * N まで計算可能として初期化する. * * mint fact(int n) : O(1) * n! を返す. * * mint fact_inv(int n) : O(1) * 1/n! を返す(n が負なら 0 を返す) * * mint inv(int n) : O(1) * 1/n を返す. * * mint perm(int n, int r) : O(1) * 順列の数 nPr を返す. * * mint bin(int n, int r) : O(1) * 二項係数 nCr を返す. * * mint bin_inv(int n, int r) : O(1) * 二項係数の逆数 1/nCr を返す. * * mint mul(vi rs) : O(|rs|) * 多項係数 nC[rs] を返す.(n = Σrs) * * mint hom(int n, int r) : O(1) * 重複組合せの数 nHr = n+r-1Cr を返す(0H0 = 1 とする) * * mint neg_bin(int n, int r) : O(1) * 負の二項係数 nCr = (-1)^r -n+r-1Cr を返す(n ≦ 0, r ≧ 0) */ class Factorial_mint { int n_max; // 階乗と階乗の逆数の値を保持するテーブル vm fac, fac_inv; public: // n! までの階乗とその逆数を前計算しておく.O(n) Factorial_mint(int n) : n_max(n), fac(n + 1), fac_inv(n + 1) { // verify : https://atcoder.jp/contests/dwacon6th-prelims/tasks/dwacon6th_prelims_b fac[0] = 1; repi(i, 1, n) fac[i] = fac[i - 1] * i; fac_inv[n] = fac[n].inv(); repir(i, n - 1, 0) fac_inv[i] = fac_inv[i + 1] * (i + 1); } Factorial_mint() : n_max(0) {} // ダミー // n! を返す. mint fact(int n) const { // verify : https://atcoder.jp/contests/dwacon6th-prelims/tasks/dwacon6th_prelims_b Assert(0 <= n && n <= n_max); return fac[n]; } // 1/n! を返す(n が負なら 0 を返す) mint fact_inv(int n) const { // verify : https://atcoder.jp/contests/abc289/tasks/abc289_h Assert(n <= n_max); if (n < 0) return 0; return fac_inv[n]; } // 1/n を返す. mint inv(int n) const { // verify : https://atcoder.jp/contests/exawizards2019/tasks/exawizards2019_d Assert(0 < n && n <= n_max); return fac[n - 1] * fac_inv[n]; } // 順列の数 nPr を返す. mint perm(int n, int r) const { // verify : https://atcoder.jp/contests/abc172/tasks/abc172_e Assert(n <= n_max); if (r < 0 || n - r < 0) return 0; return fac[n] * fac_inv[n - r]; } // 二項係数 nCr を返す. mint bin(int n, int r) const { // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/binomial_coefficient_prime_mod Assert(n <= n_max); if (r < 0 || n - r < 0) return 0; return fac[n] * fac_inv[r] * fac_inv[n - r]; } // 二項係数の逆数 1/nCr を返す. mint bin_inv(int n, int r) const { // verify : https://www.codechef.com/problems/RANDCOLORING Assert(n <= n_max); Assert(r >= 0 && n - r >= 0); return fac_inv[n] * fac[r] * fac[n - r]; } // 多項係数 nC[rs] を返す. mint mul(const vi& rs) const { // verify : https://yukicoder.me/problems/no/2141 if (*min_element(all(rs)) < 0) return 0; int n = accumulate(all(rs), 0); Assert(n <= n_max); mint res = fac[n]; repe(r, rs) res *= fac_inv[r]; return res; } // 重複組合せの数 nHr = n+r-1Cr を返す(0H0 = 1 とする) mint hom(int n, int r) { // verify : https://mojacoder.app/users/riantkb/problems/toj_ex_2 if (n == 0) return (int)(r == 0); Assert(n + r - 1 <= n_max); if (r < 0 || n - 1 < 0) return 0; return fac[n + r - 1] * fac_inv[r] * fac_inv[n - 1]; } // 負の二項係数 nCr を返す(n ≦ 0, r ≧ 0) mint neg_bin(int n, int r) { // verify : https://atcoder.jp/contests/abc345/tasks/abc345_g if (n == 0) return (int)(r == 0); Assert(-n + r - 1 <= n_max); if (r < 0 || -n - 1 < 0) return 0; return (r & 1 ? -1 : 1) * fac[-n + r - 1] * fac_inv[r] * fac_inv[-n - 1]; } }; Factorial_mint fm((int)2e5 + 10); //【二次元畳込み(mod 998244353)】O((ha + hb) (wa + wb) (log(ha + hb) + log(wa + wb))) /* * a[0..ha)[0..wa) と b[0..hb)[0..wb) の二次元畳込みを返す. */ vvm convolution_2D(vvm a, vvm b) { // verify : https://atcoder.jp/contests/abc345/tasks/abc345_g int ha = sz(a), wa = sz(a[0]); int hb = sz(b), wb = sz(b[0]); // 縦方向,横方向ともに素朴に畳み込む. if ((ll)ha * wa * hb * wb <= 100000LL) { vvm c(ha + hb - 1, vm(wa + wb - 1)); rep(ia, ha) rep(ib, hb) rep(ja, wa) rep(jb, wb) { c[ia + ib][ja + jb] += a[ia][ja] * b[ib][jb]; } return c; } // 列方向には素朴に畳込み,行方向には NTT で畳み込む. if ((ll)ha * hb <= 800LL) { // 幅を 2 冪に拡張しておく. int W = 1 << (msb(wa + wb - 2) + 1); rep(i, ha) a[i].resize(W); rep(i, hb) b[i].resize(W); // 行方向の NTT rep(i, ha) internal::butterfly(a[i]); rep(i, hb) internal::butterfly(b[i]); vvm c(ha + hb - 1, vm(wa + wb - 1)); vm tmp(W); rep(ia, ha) rep(ib, hb) { // 各点積 rep(j, W) tmp[j] = a[ia][j] * b[ib][j]; // 行方向の INTT internal::butterfly_inv(tmp); rep(j, wa + wb - 1) c[ia + ib][j] += tmp[j]; } // 定数倍の調整 mint inv = mint(W).inv(); rep(i, ha + hb - 1) rep(j, wa + wb - 1) c[i][j] *= inv; return c; } // 行方向には素朴に畳込み,列方向には NTT で畳み込む. if ((ll)wa * wb <= 800LL) { // 高さを 2 冪に拡張しつつ転置する. int H = 1 << (msb(ha + hb - 2) + 1); vvm aT(wa, vm(H)), bT(wb, vm(H)); rep(i, ha) rep(j, wa) aT[j][i] = a[i][j]; rep(i, hb) rep(j, wb) bT[j][i] = b[i][j]; // 列方向の NTT rep(j, wa) internal::butterfly(aT[j]); rep(j, wb) internal::butterfly(bT[j]); vvm c(ha + hb - 1, vm(wa + wb - 1)); vm tmp(H); rep(ja, wa) rep(jb, wb) { // 各点積 rep(i, H) tmp[i] = aT[ja][i] * bT[jb][i]; // 列方向の INTT internal::butterfly_inv(tmp); rep(i, ha + hb - 1) c[i][ja + jb] += tmp[i]; } // 定数倍の調整 mint inv = mint(H).inv(); rep(i, ha + hb - 1) rep(j, wa + wb - 1) c[i][j] *= inv; return c; } // 両方向とも NTT で畳み込む. // 高さと幅を 2 冪に拡張しておく. int H = 1 << (msb(ha + hb - 2) + 1); int W = 1 << (msb(wa + wb - 2) + 1); a.resize(H); b.resize(H); rep(i, H) { a[i].resize(W); b[i].resize(W); } // 行方向の NTT rep(i, H) { internal::butterfly(a[i]); internal::butterfly(b[i]); } // 転置 vvm aT(W, vm(H)), bT(W, vm(H)); rep(i, H) rep(j, W) { aT[j][i] = a[i][j]; bT[j][i] = b[i][j]; } // 列方向の NTT rep(j, W) { internal::butterfly(aT[j]); internal::butterfly(bT[j]); } // 各点積 rep(j, W) rep(i, H) aT[j][i] *= bT[j][i]; // 列方向の INTT rep(j, W) internal::butterfly_inv(aT[j]); // 転置 rep(i, H) rep(j, W) a[i][j] = aT[j][i]; // 行方向の INTT rep(i, H) internal::butterfly_inv(a[i]); // 不要な部分の削除 a.resize(ha + hb - 1); rep(i, ha + hb - 1) a[i].resize(wa + wb - 1); // 定数倍の調整 mint inv = mint(H * W).inv(); rep(i, ha + hb - 1) rep(j, wa + wb - 1) a[i][j] *= inv; return a; } //【二変数展開係数】O(n m^2 (log n + log m) log N) ? /* * f(z,w) = Σi∈[0..n) Σj∈[0..m) f[i][j] z^i w^j * g(z,w) = Σi∈[0..n) Σj∈[0..m) g[i][j] z^i w^j * と定め,[z^N] [w^[0..M]] f(z,w) / g(z,w) を返す. * * 制約 : [z^0]g(z,w) = 1 * * 利用:【二次元畳込み(mod 998244353)】 */ vm bostan_mori(vvm f, vvm g, int N, int M) { // 参考 : https://noshi91.hatenablog.com/entry/2024/03/16/224034 // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/compositional_inverse_of_formal_power_series_large //【方法】 // 1 変数のときのボスタン-森法と全く同じ. // f(z,w) = 0 のときは 0 を返す. if (sz(f) == 0) return vm(M + 1); while (N > 0) { // f2(z,w) = f(z,w) g(-z,w), g2(z,w) = g(z,w) g(-z,w) を求める. vvm f2, g2 = g; rep(i, sz(g2)) if (i & 1) rep(j, sz(g2[i])) g2[i][j] *= -1; f2 = convolution_2D(f, g2); g2 = convolution_2D(g, g2); // f3(z,w) = E(z,w) or O(z,w), g3(z,w) = e(z,w) を求める. f.clear(); g.clear(); if (N & 1) rep(i, min<ll>(sz(f2) / 2, N / 2 + 1)) f.push_back(f2[2 * i + 1]); else rep(i, min<ll>((sz(f2) + 1) / 2, N / 2 + 1)) f.push_back(f2[2 * i]); rep(i, min<ll>((sz(g2) + 1) / 2, N / 2 + 1)) g.push_back(g2[2 * i]); rep(i, sz(f)) if (sz(f[i]) > M + 1) f[i].resize(M + 1); rep(i, sz(g)) if (sz(g[i]) > M + 1) g[i].resize(M + 1); // N を半分にして次のステップに進む. N /= 2; } // N = 0 になったら [z^0]g(z,w) = 1 なので [z^0]f(z,w) を返せば良い. f[0].resize(M + 1); return f[0]; } //【累乗の係数列挙】O(N (log N)^2) /* * a(z) = Σi∈[0..n] a[i] z^i * b(z) = Σi∈[1..n] b[i] z^i * と定め,各 i∈[0..N] についての [z^N] a(z) b(z)^i のリストを返す. * * 利用:【二変数展開係数】 */ vm coefficients_of_power(const vm& a, const vm& b, int N) { // 参考 : https://noshi91.hatenablog.com/entry/2024/03/16/224034 // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/compositional_inverse_of_formal_power_series_large //【方法】 // 求めたいものは // [w^[0..N]] Σj∈[0..∞) ([z^N] a(z) b(z)^j) w^j // = [z^N] [w^[0..N]] a(z) Σj∈[0..∞) (b(z) w)^j // = [z^N] [w^[0..N]] a(z) / (1 - b(z)w) // と書き直せるので,2 変数ボスタン-森法で求められる. int na = sz(a), nb = sz(b); if (na == 0 || nb == 0) return vm(0, N + 1); Assert(b[0] == 0); vvm f(na, vm(1)); rep(i, na) f[i][0] = a[i]; vvm g(nb, vm(2)); g[0][0] = 1; repi(i, 1, nb - 1) g[i][1] = -b[i]; return bostan_mori(f, g, N, N); } mint TLE(int n, int m) { vm a(n + 1); mint pow_m1 = 1; repi(i, 0, n) { a[i] = fm.fact_inv(i) * pow_m1; pow_m1 *= m + 1; } // dump(a); MFPS f(0, n + 1), g(0, n + 1); repi(i, 0, n) f[i] = g[i] = fm.fact_inv(i); f[0] = 0; f /= g; f.resize(n + 1); // dump(f); vm c = coefficients_of_power(a, f.c, n); // repi(i, 0, n) c[i] *= fm.fact(n); // dump(c); c.push_back(0); if (m + 2 < sz(c)) c[m + 2] = 0; // dump(c); mint res = 0; repi(i, 0, min(m + 1, n)) { res += (c[i] - c[i + 1]) * i * i; } res *= fm.fact(n); return res; } //【行列】 /* * Matrix<T>(int n, int m) : O(n m) * n×m 零行列で初期化する. * * Matrix<T>(int n) : O(n^2) * n×n 単位行列で初期化する. * * Matrix<T>(vvT a) : O(n m) * 二次元配列 a[0..n)[0..m) の要素で初期化する. * * bool empty() : O(1) * 行列が空かを返す. * * A + B : O(n m) * n×m 行列 A, B の和を返す.+= も使用可. * * A - B : O(n m) * n×m 行列 A, B の差を返す.-= も使用可. * * c * A / A * c : O(n m) * n×m 行列 A とスカラー c のスカラー積を返す.*= も使用可. * * A * x : O(n m) * n×m 行列 A と n 次元列ベクトル x の積を返す. * * x * A : O(n m)(やや遅い) * m 次元行ベクトル x と n×m 行列 A の積を返す. * * A * B : O(n m l) * n×m 行列 A と m×l 行列 B の積を返す. * * Mat pow(ll d) : O(n^3 log d) * 自身を d 乗した行列を返す. */ template <class T> struct Matrix { int n, m; // 行列のサイズ(n 行 m 列) vector<vector<T>> v; // 行列の成分 // n×m 零行列で初期化する. Matrix(int n, int m) : n(n), m(m), v(n, vector<T>(m)) {} // n×n 単位行列で初期化する. Matrix(int n) : n(n), m(n), v(n, vector<T>(n)) { rep(i, n) v[i][i] = T(1); } // 二次元配列 a[0..n)[0..m) の要素で初期化する. Matrix(const vector<vector<T>>& a) : n(sz(a)), m(sz(a[0])), v(a) {} Matrix() : n(0), m(0) {} // 代入 Matrix(const Matrix&) = default; Matrix& operator=(const Matrix&) = default; // アクセス inline vector<T> const& operator[](int i) const { return v[i]; } inline vector<T>& operator[](int i) { // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/matrix_product // inline を付けて [] でアクセスするとなぜか v[] への直接アクセスより速くなった. return v[i]; } // 入力 friend istream& operator>>(istream& is, Matrix& a) { rep(i, a.n) rep(j, a.m) is >> a.v[i][j]; return is; } // 行の追加 void push_back(const vector<T>& a) { Assert(sz(a) == m); v.push_back(a); n++; } // 行の削除 void pop_back() { Assert(n > 0); v.pop_back(); n--; } void resize(int n_) { v.resize(n_); n = n_; } // 空か bool empty() const { return min(n, m) == 0; } // 比較 bool operator==(const Matrix& b) const { return n == b.n && m == b.m && v == b.v; } bool operator!=(const Matrix& b) const { return !(*this == b); } // 加算,減算,スカラー倍 Matrix& operator+=(const Matrix& b) { rep(i, n) rep(j, m) v[i][j] += b[i][j]; return *this; } Matrix& operator-=(const Matrix& b) { rep(i, n) rep(j, m) v[i][j] -= b[i][j]; return *this; } Matrix& operator*=(const T& c) { rep(i, n) rep(j, m) v[i][j] *= c; return *this; } Matrix operator+(const Matrix& b) const { return Matrix(*this) += b; } Matrix operator-(const Matrix& b) const { return Matrix(*this) -= b; } Matrix operator*(const T& c) const { return Matrix(*this) *= c; } friend Matrix operator*(const T& c, const Matrix<T>& a) { return a * c; } Matrix operator-() const { return Matrix(*this) *= T(-1); } // 行列ベクトル積 : O(m n) vector<T> operator*(const vector<T>& x) const { vector<T> y(n); rep(i, n) rep(j, m) y[i] += v[i][j] * x[j]; return y; } // ベクトル行列積 : O(m n) friend vector<T> operator*(const vector<T>& x, const Matrix& a) { vector<T> y(a.m); rep(i, a.n) rep(j, a.m) y[j] += x[i] * a[i][j]; return y; } // 積:O(n^3) Matrix operator*(const Matrix& b) const { // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/matrix_product Matrix res(n, b.m); rep(i, res.n) rep(k, m) rep(j, res.m) res[i][j] += v[i][k] * b[k][j]; return res; } Matrix& operator*=(const Matrix& b) { *this = *this * b; return *this; } // 累乗:O(n^3 log d) Matrix pow(ll d) const { // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/pow_of_matrix Matrix res(n), pow2 = *this; while (d > 0) { if (d & 1) res *= pow2; pow2 *= pow2; d >>= 1; } return res; } #ifdef _MSC_VER friend ostream& operator<<(ostream& os, const Matrix& a) { rep(i, a.n) { os << "["; rep(j, a.m) os << a[i][j] << " ]"[j == a.m - 1]; if (i < a.n - 1) os << "\n"; } return os; } #endif }; //【線形方程式】O(n m min(n, m)) /* * 与えられた n×m 行列 A と n 次元ベクトル b に対し, * 線形方程式 A x = b の特殊解 x0(m 次元ベクトル)を返す(なければ空リスト) * また同次形 A x = 0 の解空間の基底(m 次元ベクトル)のリストを xs に格納する. */ template <class T> vector<T> gauss_jordan_elimination(const Matrix<T>& A, const vector<T>& b, vector<vector<T>>* xs = nullptr) { // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/system_of_linear_equations int n = A.n, m = A.m; // v : 拡大係数行列 (A | b) vector<vector<T>> v(n, vector<T>(m + 1)); rep(i, n) rep(j, m) v[i][j] = A[i][j]; rep(i, n) v[i][m] = b[i]; // pivots[i] : 第 i 行のピボットが第何列にあるか vi pivots; // 注目位置を v[i][j] とする. int i = 0, j = 0; while (i < n && j <= m) { // 注目列の下方の行から非 0 成分を見つける. int i2 = i; while (i2 < n && v[i2][j] == T(0)) i2++; // 見つからなかったら注目位置を右に移す. if (i2 == n) { j++; continue; } // 見つかったら第 i 行とその行を入れ替える. if (i != i2) swap(v[i], v[i2]); // v[i][j] をピボットに選択する. pivots.push_back(j); // v[i][j] が 1 になるよう第 i 行全体を v[i][j] で割る. T vij_inv = T(1) / v[i][j]; repi(j2, j, m) v[i][j2] *= vij_inv; // 第 i 行以外の第 j 列の成分が全て 0 になるよう第 i 行を定数倍して減じる. rep(i2, n) { if (v[i2][j] == T(0) || i2 == i) continue; T mul = v[i2][j]; repi(j2, j, m) v[i2][j2] -= v[i][j2] * mul; } // 注目位置を右下に移す. i++; j++; } // 最後に見つかったピボットの位置が第 m 列ならば解なし. if (!pivots.empty() && pivots.back() == m) return vector<T>(); // A x = b の特殊解 x0 の構成(任意定数は全て 0 にする) vector<T> x0(m); int rnk = sz(pivots); rep(i, rnk) x0[pivots[i]] = v[i][m]; // 同次形 A x = 0 の一般解 {x} の基底の構成(任意定数を 1-hot にする) if (xs != nullptr) { xs->clear(); int i = 0; rep(j, m) { if (i < rnk && j == pivots[i]) { i++; continue; } vector<T> x(m); x[j] = T(1); rep(i2, i) x[pivots[i2]] = -v[i2][j]; xs->emplace_back(move(x)); } } return x0; } //【変数係数線形漸化式の発見】O(n L^2 D^2 + N (L D + log(mod))) /* * 係数多項式の次数が D 次未満の L 項間漸化式 * Σi∈[0..L) Σj∈[0..D) c(i,j) (m+i)^j a[m+i] = 0 * の存在を仮定して a[0..n) を延長し a[0..N] にする(失敗したら false を返す) * * 制約 : n ≧ L(D+1)-1(ランク落ちしてるとこれでも足りないかも) * * 利用:【行列】,【線形方程式】 */ template <class DUMMY = int> bool p_recursive(int N, vm& a, int L, int D, vm* coef = nullptr) { // verify : https://atcoder.jp/contests/abc222/tasks/abc222_h int n = sz(a); // 既に十分な長さがある場合はそのままで良い. if (N <= n - 1) { a.resize(N + 1); return true; } // 式が足りないといつでも非自明解をもってしまって意味がない. if (n < L * (D + 1) - 1) return false; // 行列方程式 A x = 0 を解いて一般解の基底 xs を求める. Matrix<mint> A(n - L + 1, L * D); repi(n0, 0, n - L) { rep(i, L) rep(j, D) { A[n0][i * D + j] = mint(n0 + i).pow(j) * a[n0 + i]; } } vvm xs; gauss_jordan_elimination(A, vm(n - L + 1), &xs); // 自明解 x = 0 しか存在しない場合は失敗. if (xs.empty()) return false; a.resize(N + 1); // 得られた非自明解 xs.back() から漸化式を復元し,それに基づき a[0..n) を延長する. auto& x = xs.back(); repi(n0, n - L + 1, N - L + 1) { mint num = 0; rep(i, L - 1) { mint pow_n0i = 1; rep(j, D) { num += x[i * D + j] * pow_n0i * a[n0 + i]; pow_n0i *= n0 + i; } } mint dnm = 0; mint pow_n0L = 1; rep(j, D) { dnm += x[(L - 1) * D + j] * pow_n0L; pow_n0L *= n0 + L - 1; } // num + dnm * a[n0 + L - 1] = 0 a[n0 + L - 1] = -num / dnm; } if (coef) *coef = move(x); return true; } void WA() { int n, m; cin >> n >> m; int n0 = n; chmin(n, 10000); Factorial_mint fm(n + 10); vm a(n + 1); mint pow_m1 = 1; repi(i, 0, n) { a[i] = fm.fact_inv(i) * pow_m1; pow_m1 *= m + 1; } // dump(a); MFPS f(0, n + 1), g(0, n + 1); repi(i, 0, n) f[i] = g[i] = fm.fact_inv(i); f[0] = 0; f /= g; f.resize(n + 1); // dump(f); vm c = coefficients_of_power(a, f.c, n); repi(i, 0, n) c[i] *= fm.fact(n); // dump(c); n = n0; bool ok = p_recursive(n, c, 20, 20); if (!ok) EXIT("FAIL"); c.push_back(0); if (m + 2 < sz(c)) c[m + 2] = 0; // dump(c); mint res = 0; repi(i, 0, min(m + 1, n)) { res += (c[i] - c[i + 1]) * i * i; } // res *= fm.fact(n); EXIT(res); } // n > m のときまずい void WA2() { int n, m; cin >> n >> m; // dump(TLE(n, m)); dump("-------"); int L = 1000; vm a(L); repi(i, 1, L) { a[i - 1] = TLE(i, m); } dump(a); bool ok = p_recursive(n, a, 10, 10); dump(ok); Assert(ok); EXIT(a[n - 1]); } mint solve_sub(int n, int m) { vm a(n + 1); mint pow_m1 = 1; repi(i, 0, n) { a[i] = fm.fact_inv(i) * pow_m1; pow_m1 *= m + 1; } // dump(a); MFPS f(0, n + 1), g(0, n + 1); repi(i, 0, n) f[i] = g[i] = fm.fact_inv(i); f[0] = 0; f /= g; f.resize(n + 1); // dump(f); vm c = coefficients_of_power(a, f.c, n); // repi(i, 0, n) c[i] *= fm.fact(n); // dump(c); c.push_back(0); // if (m + 2 < sz(c)) c[m + 2] = 0; // あえて抜く // dump(c); mint res = 0; repi(i, 0, min(m + 1, n)) { res += (c[i] - c[i + 1]) * i * i; } res *= fm.fact(n); return res; } //【対数関数】O(n log n) /* * log f(z) mod z^d を返す. * * 制約 : [z^0]f(z) = 1,fm は d! まで計算可能 */ MFPS log_fps(const MFPS& f, int d, const Factorial_mint& fm) { // 参考 : https://qiita.com/hotman78/items/f0e6d2265badd84d429a // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/log_of_formal_power_series //【方法】 // g(z) = log f(z) とおく.両辺を z で微分して // g'(z) = f'(z) / f(z) // を得るので, // g(z) = ∫ f'(z) / f(z) dz // として計算すればよい. int n = sz(f); MFPS g(0, max(n - 1, 1)); repi(i, 1, n - 1) g[i - 1] = f[i] * i; // f'(z) g *= f.inv(d - 1); // f'(z) / f(z) g.resize(d); repir(i, d - 1, 1) g[i] = g[i - 1] * fm.inv(i); // ∫ f'(z) / f(z) dz g[0] = 0; return g; } //【指数関数】O(n log n) /* * exp f(z) mod z^d を返す. * * 制約 : [z^0]f(z) = 0,fm は d! まで計算可能 * * 利用:【対数関数】 */ MFPS exp_fps(const MFPS& f, int d, const Factorial_mint& fm) { // 参考 : https://qiita.com/hotman78/items/f0e6d2265badd84d429a // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/exp_of_formal_power_series //【方法】 // g(z) = exp f(z) とおき,方程式 // log g(z) = f(z) // に対してニュートン法を用いる. // // f(0) = 0 なので,mod z^1 では // log(1) ≡ f(z) mod z^1 // が成り立つ. // // mod z^k で // log h(z) ≡ f(z) mod z^k // が成り立っていると仮定すると,ニュートン法より // g = h - (log h - f) / (log h)' // ⇔ g = h (f + 1 - log h) // と置くと // log g(z) ≡ f(z) mod z^(2 k) // が成り立つ. // // これを繰り返せば所望の g が求まる. // ニュートン法で log g = f なる g を見つける. MFPS g(1); for (int k = 1; k < d; k <<= 1) { int len = max(min(2 * k, d), 1); auto tmp = log_fps(g, len, fm); // log h rep(i, len) tmp[i] = (i < sz(f) ? f[i] : 0) - tmp[i]; // f - log h tmp[0] += 1; // f + 1 - log h g *= tmp; // h (f + 1 - log h) g.resize(len); } return g; } //【累乗】O(n log n) /* * f(z)^k mod z^d を返す.(0^0 = 1 とする) * * 制約 : k ≧ 0,fm は d! まで計算可能 * * 利用:【指数関数】,【対数関数】 */ MFPS pow_fps(const MFPS& f, ll k, int d, const Factorial_mint& fm) { // 参考 : https://qiita.com/hotman78/items/f0e6d2265badd84d429a // verify : https://judge.yosupo.jp/problem/pow_of_formal_power_series int n = sz(f); // k = 0 なら f^k = 1 である. if (k == 0) return MFPS(1, d); // i0 : 最低次の項の次数 int i0 = 0; while (i0 < n && f[i0] == 0) i0++; // f = 0 なら f^k = 0 である. if (i0 == n) return MFPS(0, d); // 最低次の項の係数を記録する. mint c0 = f[i0]; // 定数項が 1 になるようシフトかつ定数除算した多項式を得る. MFPS fs = (f << i0) / c0; // 最終的に k * i0 次以上の項しか残らないことに注意し,0 になるケースを処理する. if (i0 >= (d + k - 1) / k) return MFPS(0, d); int ds = (int)(d - k * i0); // f^k = exp(k log f(x)) を用いて f^k を計算する. MFPS gs = exp_fps(mint(k) * log_fps(fs, ds, fm), ds, fm); // シフトと定数除算した分を元に戻す. MFPS g = (gs * c0.pow(k)) >> (int)(k * i0); return g; } // n > m かつ m が大きめのときにミスる(p_recursive の引数を m 依存で大きくしなければならない) void WA3() { int n, m; cin >> n >> m; dump(TLE(n, m)); dump("-------"); dump(solve_sub(n, m)); dump("-------"); int L = 300; vm a(L); repi(i, 1, L) { a[i - 1] = solve_sub(i, m); } // dump(a); bool ok = p_recursive(n, a, 10, 10); dump(ok); Assert(ok); mint res = a[n - 1]; dump(res); if (m < n - 1) { MFPS a(0, n + 2); mint pow_m1 = 1; repi(i, 0, n + 1) { a[i] = fm.fact_inv(i) * pow_m1; pow_m1 *= m + 1; } MFPS f(0, n + 2), g(0, n + 2); repi(i, 0, n + 1) f[i] = g[i] = fm.fact_inv(i); f[0] = 0; f /= g; f.resize(n + 2); f = pow_fps(f, m + 2, n + 1, fm); f *= a; res += f[n] * fm.fact(n) * (m + 1) * (m + 1); } EXIT(res); } // 諦めてちゃんと場合分けして計算した int main() { // input_from_file("input.txt"); // output_to_file("output.txt"); ll n, m; cin >> n >> m; dump(TLE(n, m)); dump("-----"); dump(solve_sub(n, m)); dump("-------"); mint res = 0; if (m >= n - 1) { repi(k, 0, n) { mint add = -powi(-1 + k, 2) + ((2 + k * (-3 + mint(-1 + n) * n + mint(k) * powi(1 + n, 2))) * fm.fact(1 + n)) * (fm.fact_inv(2 + k) * fm.fact_inv(1 - k + n)); //mint add = -powi(-1 + k, 2) + (2 + k * (-3 + mint(-1 + n) * n + mint(k) * powi(1 + n, 2))) // * fm.bin(1 + n, k + 2); add *= mint(m + 1 - k).pow(n) * (k & 1 ? 1 : -1); res += add; } repi(i, 1, n) { res += (i & 1 ? -1 : 1) * mint(m - i).pow(n) * i * i; } } else { repi(k, 0, m + 1) { mint add = -powi(-1 + k, 2) + ((2 + k * mint(-3 + m + powi(m, 2) + mint(k) * powi(2 + m, 2))) * fm.fact(2 + m)) * (fm.fact_inv(2 + k) * fm.fact_inv(2 - k + m)); add *= mint(m + 1 - k).pow(n) * (k & 1 ? 1 : -1); res += add; } repi(i, 1, m + 1) { res += (i & 1 ? -1 : 1) * mint(m - i).pow(n) * i * i; } repi(k, 0, m + 2) { res += fm.bin(m + 2, k) * (k & 1 ? -1 : 1) * mint(m + 1 - k).pow(n) * (m + 1) * (m + 1); } } EXIT(res); }