結果
問題 | No.2832 Nana's Fickle Adventure |
ユーザー | ecottea |
提出日時 | 2024-08-02 23:50:24 |
言語 | C++17 (gcc 12.3.0 + boost 1.83.0) |
結果 |
WA
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実行時間 | - |
コード長 | 16,408 bytes |
コンパイル時間 | 4,638 ms |
コンパイル使用メモリ | 277,316 KB |
実行使用メモリ | 6,944 KB |
最終ジャッジ日時 | 2024-08-02 23:50:33 |
合計ジャッジ時間 | 8,212 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge2 / 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_39 | AC | 56 ms
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testcase_43 | AC | 103 ms
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testcase_44 | AC | 4 ms
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testcase_45 | AC | 3 ms
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testcase_46 | AC | 3 ms
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testcase_47 | WA | - |
ソースコード
#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 = 9 * 10^18(int は -2^31 ~ 2^31 = 2 * 10^9) 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(9); } } 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 = modint1000000007; using mint = modint998244353; //using mint = static_modint<999676999>; //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(v) #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 //【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) * 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] == 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] = 1; rep(i2, i) x[pivots[i2]] = -v[i2][j]; xs->emplace_back(move(x)); } } return x0; } //【ランダムウォーク】 /* * Random_walk<T>(int n) : O(1) * n 頂点 0 辺のグラフで初期化する. * * add_edge(int s, int t, T prob) : O(1) * 有向辺 s→t を,選択確率 prob で追加する. * 制約:任意の s について Σs→t p[s][t] = 1 * * vT arrive_probability_to(int GL) : O(n^3) * 各頂点から出発し GL に到着する確率のリストを返す. * 制約:GL から GL 以外へ移動可能 * * vT expected_turn_to(int GL) : O(n^3) * 各頂点から出発し GL に初めて到着するまでのターン数の期待値のリストを返す. * 制約:どの頂点からも GL に到達可能 * * vT stationary_distribution() : O(n^3) * 定常分布を返す. * 制約:どの頂点からどの頂点へも移動可能 * * 利用:【行列】,【線形方程式】 */ template <class T> class Random_walk { int n; // 推移確率行列(p[i][j] : i から j に移動する確率) vector<vector<T>> p; public: // n 頂点 0 辺のグラフで初期化する. Random_walk(int n) : n(n), p(n, vector<T>(n)) { // verify : https://yukicoder.me/problems/no/813 } Random_walk() : n(0) {} // 有向辺 s→t を,選択確率 prob で追加する. void add_edge(int s, int t, T prob) { // verify : https://yukicoder.me/problems/no/813 p[s][t] += prob; } // 各頂点から出発し GL に到着する確率のリストを返す. vector<T> arrive_probability_to(int GL) { // verify : https://yukicoder.me/problems/no/813 //【方法】 // s から GL に到着する確率を x[s] とすると,線形方程式 // x[s] = Σs→t p[s][t] x[t] (s ≠ GL) // x[GL] = 1 // を得る.これを整理すると // (1 - p[s][s])x[s] - Σs→t,t≠s p[s][t] x[t] = 0 // x[GL] = 1 // となる. Matrix<T> mat(n); vector<T> vec(n); rep(i, n) rep(j, n) if (i != GL) mat[i][j] -= p[i][j]; vec[GL] = 1; return gauss_jordan_elimination(mat, vec); } // 各頂点から出発し GL に初めて到着するまでのターン数の期待値のリストを返す. vector<T> expected_turn_to(int GL) { //【方法】 // s→GL にかかるターン数の期待値を e[s] とすると,線形方程式 // e[s] = 1 + Σs→t p[s][t] e[t] (s ≠ GL) // e[GL] = 0 // を得る.これを整理すると // (1 - p[s][s])e[s] - Σs→t,t≠s p[s][t] e[t] = 1 // e[GL] = 0 // となる. Matrix<T> mat(n); vector<T> vec(n, 1); rep(i, n) rep(j, n) if (i != GL) mat[i][j] -= p[i][j]; vec[GL] = 0; return gauss_jordan_elimination(mat, vec); } // 定常分布を返す. vector<T> stationary_distribution() { //【方法】 // 定常分布を π[0..n) とすると,線形方程式 // π[t] = Σs→t p[s][t] π[s] // Σπ[0..n) = 1 // を得る.これを整理すると // (1 - p[t][t])π[t] - Σs→t,t≠s p[s][t] π[s] = 0 // Σπ[0..n) = 1 // となる. Matrix<T> mat(n); vector<T> vec(n); rep(i, n - 1) rep(j, n) mat[i][j] = p[j][i]; rep(j, n) mat[n - 1][j] = 1; vec[n - 1] = 1; return gauss_jordan_elimination(mat, vec); } // ST から出発して k 回移動した後の確率分布を返す. vector<T> distribution(int ST, ll k) { Matrix<T> mat(n); vector<T> vec(n); rep(i, n) rep(j, n) mat[i][j] = p[j][i]; vec[ST] = 1; vec = mat.pow(k) * vec; return vec; } #ifdef _MSC_VER friend ostream& operator<<(ostream& os, const Random_walk& rw) { rep(i, rw.n) { rep(j, rw.n) os << rw.p[i][j] << " "; os << endl; } return os; } #endif }; int main() { // input_from_file("input.txt"); // output_to_file("output.txt"); int n, m; ll x; cin >> n >> m >> x; vvi e(n, vi(n)); rep(j, m) { int u, v; cin >> u >> v; u--; v--; if (u != v) { e[u][v]++; e[v][u]++; } else { e[u][v]++; } } dumpel(e); vi deg(n); rep(i, n) deg[i] = accumulate(all(e[i]), 0); int W = n + 1; Random_walk<mint> g(n * W); rep(s, n) { rep(p, n) { if (deg[s] > 1) { rep(t, n) { if (p == t) { g.add_edge(s * W + p, t * W + s, mint(e[s][t] - 1) / (deg[s] - 1)); } else { g.add_edge(s * W + p, t * W + s, mint(e[s][t]) / (deg[s] - 1)); } } } else { g.add_edge(s * W + p, s * W + n, 1); } } rep(t, n) { if (deg[s] > 0) { g.add_edge(s * W + n, t * W + s, mint(e[s][t]) / deg[s]); } } } auto prob = g.distribution(0 * W + n, x); vm res(n); rep(s, n) rep(p, W) res[s] += prob[s * W + p]; rep(i, n) cout << res[i] << "\n"; }