結果
| 問題 | No.1773 Love Triangle |
| コンテスト | |
| ユーザー |
kwm_t
|
| 提出日時 | 2026-11-02 12:35:15 |
| 言語 | C++23 (gcc 15.3.0 + boost 1.92.0 + ACL) |
| 結果 |
AC
不安定
|
| 実行時間 | 133 ms / 2,000 ms |
| + 320µs | |
| コード長 | 10,078 bytes |
| 記録 | |
| コンパイル時間 | 5,690 ms |
| コンパイル使用メモリ | 394,020 KB |
| 実行使用メモリ | 9,904 KB |
| 最終ジャッジ日時 | 2026-11-02 12:35:58 |
| 合計ジャッジ時間 | 15,422 ms |
|
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge2_0 / judge3_0 |
(要ログイン)
| ファイルパターン | 結果 |
|---|---|
| sample | AC * 3 |
| other | AC * 88 |
ソースコード
#include <bits/stdc++.h>
#include <atcoder/all>
using namespace std;
using namespace atcoder;
// using mint = modint1000000007;
// const int mod = 1000000007;
using mint = modint998244353;
const int mod = 998244353;
const int INF = 1e9;
// const long long LINF = 1e18;
#define rep(i, n) for (int i = 0; i < (n); ++i)
#define rep2(i, l, r) for (int i = (l); i < (r); ++i)
#define rrep(i, n) for (int i = (n)-1; i >= 0; --i)
#define rrep2(i, l, r) for (int i = (r)-1; i >= (l); --i)
#define all(x) (x).begin(), (x).end()
#define allR(x) (x).rbegin(), (x).rend()
#define P pair<int, int>
template<typename A, typename B> inline bool chmax(A& a, const B& b) { if (a < b) { a = b; return true; } return false; }
template<typename A, typename B> inline bool chmin(A& a, const B& b) { if (a > b) { a = b; return true; } return false; }
/**
* @file xor_shift.hpp
* @brief Xorshift 乱数生成器
* @author kwm_t
* @see https://github.com/kwm-t/cp-library/blob/main/utility/xor_shift.hpp
*/
#ifndef KWM_T_UTILITY_XORSHIFT_HPP
#define KWM_T_UTILITY_XORSHIFT_HPP
#include <cstdint>
#include <limits>
namespace kwm_t::utility {
/**
* @brief Xorshift 乱数生成器(軽量・高速)
*
* 典型用途:
* - 競プロの乱択
* - テストケース生成
*
* 計算量:
* O(1)
*
* 注意:
* - 暗号用途には不適
* - seed=0 は避ける
*
* verified:
* - 競技プログラミング用途
*/
class Xorshift {
public:
using result_type = uint32_t;
explicit Xorshift(uint64_t seed = 1) : x(seed ? seed : 1) {}
static constexpr result_type min() {
return std::numeric_limits<result_type>::min();
}
static constexpr result_type max() {
return std::numeric_limits<result_type>::max();
}
/**
* @brief [0, 2^32) の乱数
*/
result_type operator()() {
x ^= x << 9;
x ^= x >> 7;
return static_cast<result_type>(x);
}
/**
* @brief [0, m) の整数乱数
*/
int64_t operator()(int64_t m) {
return (static_cast<uint64_t>((*this)()) * m) >> 32;
}
/**
* @brief [0, 1) の実数乱数
*/
double uniform() {
return static_cast<double>((*this)()) / (static_cast<uint64_t>(1) << 32);
}
private:
uint64_t x;
};
} // namespace kwm_t::utility
#endif // KWM_T_UTILITY_XORSHIFT_HPP
/**
* @file gauss_jordan.hpp
* @brief Gauss-Jordan 消去法
* @author kwm_t
* @see https://github.com/kwm-t/cp-library/blob/main/math/matrix/gauss_jordan.hpp
*/
#ifndef KWM_T_MATH_MATRIX_GAUSS_JORDAN_HPP
#define KWM_T_MATH_MATRIX_GAUSS_JORDAN_HPP
#include <vector>
#include <utility>
namespace kwm_t::math::matrix {
/**
* @brief Gauss-Jordan elimination(掃き出し法)
*
* Ax = b を解く / ランク / kernel を求める
*
* 要件:
* - T は体(+,-,*,/ が使える)
* - 0 判定ができる(== 0)
*
* verified:
* https://judge.yosupo.jp/submission/367294
*/
template <class T>
class GaussJordan {
public:
GaussJordan(std::vector<std::vector<T>> A,
std::vector<T> b)
: A(std::move(A)), b(std::move(b)) {}
/**
* @brief 掃き出し(内部状態を書き換える)
* @return rank
*/
int sweep() {
int n = A.size();
int m = A[0].size();
rank = 0;
for (int col = 0; col < m; ++col) {
int pivot = -1;
for (int row = rank; row < n; ++row) {
if (A[row][col] != T(0)) {
pivot = row;
break;
}
}
if (pivot == -1) continue;
std::swap(A[rank], A[pivot]);
std::swap(b[rank], b[pivot]);
T inv = T(1) / A[rank][col];
for (int j = col; j < m; ++j) A[rank][j] *= inv;
b[rank] *= inv;
for (int row = 0; row < n; ++row) {
if (row == rank) continue;
if (A[row][col] == T(0)) continue;
T factor = A[row][col];
for (int j = col; j < m; ++j) {
A[row][j] -= factor * A[rank][j];
}
b[row] -= factor * b[rank];
}
++rank;
}
return rank;
}
/**
* @brief 解を1つ求める(存在すれば)
*/
bool solve(std::vector<T>& x) {
int n = A.size();
int m = A[0].size();
sweep();
x.assign(m, T(0));
for (int i = rank; i < n; ++i) {
if (b[i] != T(0)) return false;
}
for (int i = 0; i < rank; ++i) {
for (int j = 0; j < m; ++j) {
if (A[i][j] != T(0)) {
x[j] = b[i];
break;
}
}
}
return true;
}
/**
* @brief kernel(解空間の基底)
*/
std::vector<std::vector<T>> kernel() {
int n = A.size();
int m = A[0].size();
sweep();
std::vector<int> pivot_col(m, -1);
int row = 0;
for (int col = 0; col < m && row < rank; ++col) {
if (A[row][col] == T(1)) {
pivot_col[col] = row;
++row;
}
}
std::vector<std::vector<T>> res;
for (int col = 0; col < m; ++col) {
if (pivot_col[col] != -1) continue;
std::vector<T> v(m, T(0));
v[col] = T(1);
for (int c = 0; c < m; ++c) {
if (pivot_col[c] != -1) {
v[c] = -A[pivot_col[c]][col];
}
}
res.push_back(v);
}
return res;
}
int rank = 0;
private:
std::vector<std::vector<T>> A;
std::vector<T> b;
};
} // namespace kwm_t::math::matrix
#endif
/**
* @file linear_matroid_parity.hpp
* @brief 線形マトロイドパリティ
* @author kwm_t
* @see https://github.com/kwm-t/cp-library
*/
#ifndef KWM_T_MATH_MATROID_LINEAR_MATROID_PARITY_HPP
#define KWM_T_MATH_MATROID_LINEAR_MATROID_PARITY_HPP
#include <algorithm>
#include <utility>
#include <vector>
//#include "../matrix/gauss_jordan.hpp"
//#include "../../utility/xorshift.hpp"
namespace kwm_t::math::matroid {
namespace internal {
/**
* @brief 0 でないランダムな Mint を生成する
*/
template <class Mint>
Mint random_nonzero(kwm_t::utility::Xorshift& rnd) {
Mint x = Mint(rnd());
while (x == Mint(0)) {
x = Mint(rnd());
}
return x;
}
/**
* @brief 行列のランクを求める
*/
template <class Mint>
int rank(std::vector<std::vector<Mint>> mat) {
int n = static_cast<int>(mat.size());
if (n == 0) return 0;
std::vector<Mint> b(n, Mint(0));
kwm_t::math::matrix::GaussJordan<Mint> gj(
std::move(mat), std::move(b)
);
return gj.sweep();
}
/**
* @brief 2 本のベクトルの外積による歪対称行列への加算
*/
template <class Mint>
void add_pair(
std::vector<std::vector<Mint>>& mat,
const std::vector<std::pair<int, Mint>>& p,
const std::vector<std::pair<int, Mint>>& q
) {
for (const auto& [i, x] : p) {
for (const auto& [j, y] : q) {
mat[i][j] += x * y;
mat[j][i] -= x * y;
}
}
}
} // namespace internal
/**
* @brief 線形マトロイドパリティ(dense)
*
* 各ペアは 2 本のベクトル (p, q) からなる。
* 各ベクトルの非ゼロ座標に独立なランダム値を割り当て、
* 線形独立なペアの最大数を確率的に求める。
*
* 入力の T は座標が 0 か非 0 かを判定するためだけに使う。
* 実際のベクトルの値としては使用しない。
*
* @tparam Mint 有限体の型
* @tparam T 入力ベクトルの要素型
* @param pairs ベクトルのペア
* @param rnd 乱数生成器
* @return 最大ペア数の確率的な推定値
*
* 各ベクトルの長さはすべて等しいこと。
*/
template <class Mint, class T>
int dense(
const std::vector<std::pair<std::vector<T>, std::vector<T>>>& pairs,
kwm_t::utility::Xorshift& rnd,
int repeat = 2
) {
int n = 0;
if (!pairs.empty()) {
n = static_cast<int>(pairs[0].first.size());
}
int ans = 0;
for (int rep = 0; rep < repeat; ++rep) {
std::vector<std::vector<Mint>> mat(n, std::vector<Mint>(n));
for (const auto& [p, q] : pairs) {
std::vector<std::pair<int, Mint>> x, y;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (p[i] != T(0)) {
x.emplace_back(i, p[i] * internal::random_nonzero<Mint>(rnd));
}
if (q[i] != T(0)) {
y.emplace_back(i, q[i] * internal::random_nonzero<Mint>(rnd));
}
}
internal::add_pair(mat, x, y);
}
ans = std::max(ans, internal::rank(std::move(mat)) / 2);
}
return ans;
}
/**
* @brief 線形マトロイドパリティ(sparse)
*
* 各ベクトルは (座標, 値) の組の列で表す。
* 値が T(0) でない座標に独立なランダム値を割り当てる。
*
* 入力の T は座標が 0 か非 0 かを判定するためだけに使う。
* 実際のベクトルの値としては使用しない。
*
* @tparam Mint 有限体の型
* @tparam T 入力ベクトルの要素型
* @param n ベクトルの次元
* @param pairs ベクトルのペア
* @param rnd 乱数生成器
* @return 最大ペア数の確率的な推定値
*
* 各ベクトル内で座標は重複せず、0 <= 座標 < n を満たすこと。
*/
template <class Mint, class T>
int sparse(
int n,
const std::vector<
std::pair<
std::vector<std::pair<int, T>>,
std::vector<std::pair<int, T>>
>
>& pairs,
kwm_t::utility::Xorshift& rnd,
int repeat = 2
) {
int ans = 0;
for (int rep = 0; rep < repeat; ++rep) {
std::vector<std::vector<Mint>> mat(n, std::vector<Mint>(n));
for (const auto& [p, q] : pairs) {
std::vector<std::pair<int, Mint>> x, y;
x.reserve(p.size());
y.reserve(q.size());
auto r = internal::random_nonzero<Mint>(rnd);
for (const auto& [i, val] : p) {
if (val != T(0)) {
x.emplace_back(i, val * r);
}
}
for (const auto& [i, val] : q) {
if (val != T(0)) {
y.emplace_back(i, val * r);
}
}
internal::add_pair(mat, x, y);
}
ans = std::max(ans, internal::rank(std::move(mat)) / 2);
}
return ans;
}
} // namespace kwm_t::math::matroid
#endif
void solve() {
int n, m; cin >> n >> m;
kwm_t::utility::Xorshift rnd;
{
vector<pair<vector<pair<int, int>>, vector<pair<int, int>>>> pairs;
rep(i, m) {
int u, v, w; cin >> u >> v >> w;
u--, v--, w--;
pair<vector<pair<int, int>>, vector<pair<int, int>>> tmp;
tmp.first.emplace_back(u, 1);
tmp.first.emplace_back(w, -1);
tmp.second.emplace_back(v, 1);
tmp.second.emplace_back(w, -1);
pairs.push_back(tmp);
}
int ans = kwm_t::math::matroid::sparse<mint>(n, pairs, rnd);
cout << ans << endl;
}
}
int main() {
std::ios::sync_with_stdio(false);
std::cin.tie(nullptr);
int t = 1;
while (t--)solve();
return 0;
}
kwm_t