結果

問題 No.2327 Inversion Sum
ユーザー kyawakyawa
提出日時 2023-05-28 15:32:57
言語 C++17
(gcc 12.3.0 + boost 1.83.0)
結果
AC  
実行時間 312 ms / 2,000 ms
コード長 6,323 bytes
コンパイル時間 4,499 ms
コンパイル使用メモリ 281,080 KB
実行使用メモリ 70,060 KB
最終ジャッジ日時 2024-06-08 07:59:23
合計ジャッジ時間 9,213 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge2 / judge1
このコードへのチャレンジ
（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
testcase_00 AC 243 ms
70,060 KB
testcase_01 AC 312 ms
64,296 KB
testcase_02 AC 301 ms
66,216 KB
testcase_03 AC 206 ms
58,512 KB
testcase_04 AC 285 ms
54,272 KB
testcase_05 AC 109 ms
29,380 KB
testcase_06 AC 306 ms
63,384 KB
testcase_07 AC 99 ms
21,660 KB
testcase_08 AC 32 ms
9,984 KB
testcase_09 AC 298 ms
58,540 KB
testcase_10 AC 63 ms
15,616 KB
testcase_11 AC 75 ms
28,868 KB
testcase_12 AC 53 ms
21,040 KB
testcase_13 AC 16 ms
8,576 KB
testcase_14 AC 149 ms
32,128 KB
testcase_15 AC 252 ms
49,800 KB
testcase_16 AC 253 ms
58,388 KB
testcase_17 AC 148 ms
46,216 KB
testcase_18 AC 33 ms
10,624 KB
testcase_19 AC 231 ms
57,776 KB
testcase_20 AC 2 ms
5,376 KB
testcase_21 AC 1 ms
5,376 KB
testcase_22 AC 2 ms
5,376 KB
testcase_23 AC 2 ms
5,376 KB
testcase_24 AC 1 ms
5,376 KB
testcase_25 AC 1 ms
5,376 KB
testcase_26 AC 2 ms
5,376 KB
testcase_27 AC 1 ms
5,376 KB
testcase_28 AC 2 ms
5,376 KB
testcase_29 AC 2 ms
5,376 KB
testcase_30 AC 2 ms
5,376 KB
testcase_31 AC 2 ms
5,376 KB
testcase_32 AC 2 ms
5,376 KB
権限があれば一括ダウンロードができます

ソースコード

diff # 

/* author: kyawa */
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

/*
 考察
 */

#include<atcoder/all>
using mint = atcoder::modint998244353;

class WaveletMatrix{
    using i64 = int64_t;
public:
    explicit WaveletMatrix() = default;
    WaveletMatrix(vector<i64> &_v){ __WaveletMatrix(_v);};
    i64 range_freq(i64 L, i64 R, i64 lower, i64 upper){ return __range_freq(L, R, upper) - __range_freq(L, R, lower);}
    i64 range_Kthmin(i64 L, i64 R, i64 K){ return __range_Kthmin_assignXOR(L, R, K, 0);}
    i64 range_Kthmax(i64 L, i64 R, i64 K){ return __range_Kthmin_assignXOR(L, R, R - L - K - 1, 0);}
    i64 range_successor(i64 L, i64 R, i64 value){ i64 C = __range_freq(L, R, value + 1); return C == R - L ? -1 : __range_Kthmin_assignXOR(L, R, C, 0);}
    i64 range_predecessor(i64 L, i64 R, i64 value){ i64 C = __range_freq(L, R, value); return C == 0 ? -1 : __range_Kthmin_assignXOR(L, R, C - 1, 0);}
    i64 range_min_assignXOR(i64 L, i64 R, i64 value){ return __range_Kthmin_assignXOR(L, R, 0, value);}
    i64 range_max_assignXOR(i64 L, i64 R, i64 value){ return __range_Kthmin_assignXOR(L, R, R - L - 1, value);}
    i64 range_Kthmin_assignXOR(i64 L, i64 R, i64 K, i64 value){ return __range_Kthmin_assignXOR(L, R, K, value);}
    i64 range_Kthmax_assignXOR(i64 L, i64 R, i64 K, i64 value){ return __range_Kthmin_assignXOR(L, R, R - L - K - 1, value);}
private:
    vector<i64> Matrix;
    i64 bitsize;
    i64 prefixsize;
    void __WaveletMatrix(vector<i64> v){
        i64 v_max = *max_element(v.begin(), v.end()) + 1;
        bitsize = 64 - __builtin_clzll(v_max);
        prefixsize = v.size()+1;
        Matrix.resize(prefixsize * bitsize);
        for(i64 h = bitsize - 1; h >= 0; h--){
            for(i64 i = 0; i < v.size(); i++){
                Matrix[i+1 + prefixsize * h] = Matrix[i + prefixsize * h] + (v[i] >> h & 1);
            }
            stable_sort(v.begin(), v.end(), [&](auto a, auto b){ return (a >> h & 1) < (b >> h & 1);});
        }
    };
    i64 __range_freq(i64 L, i64 R, i64 upper){
        if(upper >= ((i64)1 << bitsize)) return R - L;
        if(upper < 0) return 0;
        i64 res = 0;
        for(i64 h = bitsize - 1; h >= 0; h--){
            auto [L0, R0, L1, R1] = decomp(L, R, h);
            if(upper & ((i64)1 << h)){
                res += R0 - L0;
                tie(L, R) = {L1, R1};
            }else{
                tie(L, R) = {L0, R0};
            }
        }
        return res;
    };
    i64 __range_Kthmin_assignXOR(i64 L, i64 R, i64 K, i64 value){
        i64 res = 0;
        for(i64 h = bitsize - 1; h >= 0; h--){
            auto [L0, R0, L1, R1] = decomp(L, R, h);
            if(value & ((i64)1 << h)){
                swap(L0, L1); swap(R0, R1);
            }
            if(K < R0 - L0){
                tie(L, R) = {L0, R0};
            }else{
                K -= (R0 - L0);
                res |= (i64)1 << h;
                tie(L, R) = {L1, R1};
            }
        }
        return res;
    }
    tuple<i64,i64,i64,i64> decomp(i64 L, i64 R, i64 h){
        return tuple<i64,i64,i64,i64>({
            L - Matrix[L + prefixsize * h],
            R - Matrix[R + prefixsize * h],
            prefixsize - 1 - Matrix[prefixsize * (h+1) - 1] + Matrix[L + prefixsize * h],
            prefixsize - 1 - Matrix[prefixsize * (h+1) - 1] + Matrix[R + prefixsize * h]
        });
    }
};

int64_t inversion(vector<int64_t> &v){
    if(v.empty()) return 0;
    vector<int64_t> st = v;
    sort(st.begin(), st.end());
    st.erase(unique(st.begin(), st.end()), st.end());
    vector<int64_t> table(st.size()+1);
    for(auto e : v){
        int64_t a = st.size() + (st.begin() - lower_bound(st.begin(), st.end(), e)), b = a - 1;
        for(;a < table.size(); a += (a & -a)) ++table[a];
        for(;b > 0; b -= (b & -b)) table[0] += table[b];
    }
    return table[0];
}

template<class S, S (*op)(S, S), S (*e)()>
class SegmentTree{
public:
    vector<S> table;
    int64_t size = 1;
    SegmentTree(vector<S> vec){
        while(size < vec.size()) size <<= 1;
        table.resize(size << 1, e());
        for(int64_t i = 0; i < (int64_t)vec.size(); i++) table[i + size] = vec[i];
        for(int64_t i = size - 1; i >= 1; i--) table[i] = op(table[i<<1|0],table[i<<1|1]);
    }
    SegmentTree(int64_t siz){
        while(size < siz) size <<= 1;
        table.resize(size << 1, e());
        for(int64_t i = 0; i < siz; i++) table[i + size] = e();
        for(int64_t i = size - 1; i >= 1; i--) table[i] = op(table[i<<1|0],table[i<<1|1]);
    }
    S fold(int64_t l, int64_t r){
        l += size; r += size;
        S Lres = e(), Rres = e();
        while(l < r){
            if(l & 1) Lres = op(Lres, table[l++]);
            if(r & 1) Rres = op(table[--r], Rres);
            l >>= 1; r >>= 1;
        }
        return op(Lres, Rres);
    }
    void set(int64_t p, S x){
        p += size;
        table[p] = x;
        while(p >>= 1) table[p] = op(table[p<<1|0],table[p<<1|1]);
    }
};

int64_t op(int64_t a, int64_t b){
    return a+b;
}

int64_t e(){
    return 0;
}

int main(){
    mint res;
    int64_t N, M; cin >> N >> M;
    vector<int64_t> P(N, INT64_MAX/4);
    vector<int64_t> Pinv(N, -1);
    for(int64_t i = 0; i < M; i++){
        int64_t p, k; cin >> p >> k; p--; k--;
        P[k] = p;
        Pinv[p] = k;
    }
    WaveletMatrix wm(P);
    vector<int64_t> fixed;
    vector<int64_t> free;
    for(int64_t i = 0; i < N; i++) if(P[i] != INT64_MAX/4) fixed.push_back(P[i]);
    for(int64_t i = 0; i < N; i++) if(Pinv[i] == -1) free.push_back(i);
    res += (N - M) * (N - M - 1) / 2;
    res += inversion(fixed) * 2;
    for(int64_t i = 3; i <= N-M; i++) res *= i;
    if(fixed.size() == 0 or free.size() == 0){
        cout << res.val() << '\n';
        return 0;
    }
    WaveletMatrix wmf(free);
    mint pres = 0;
    SegmentTree<int64_t, op, e> seg(N);
    for(int64_t i = 0; i < N; i++){
        if(P[i] == INT64_MAX/4) seg.set(i, 0);
        else seg.set(i, wm.range_freq(i+1, N, INT64_MAX/4, INT64_MAX/4+1));
    }
    for(int64_t i = 0; i < N; i++){
        if(Pinv[i] == -1){
            pres += seg.fold(0, N);
        }else{
            seg.set(Pinv[i], N - M - seg.fold(Pinv[i], Pinv[i]+1));
        }
    }
    for(int64_t i = 2; i <= (N-M-1); i++) pres *= i;
    res += pres;
    cout << res.val() << '\n';
}
0