题解 P5644 【[PKUWC2018]猎人杀】

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大致题意： 有n个人相互开枪，每个人有一个仇恨度a_i，每个人死后会开枪再打死另一个还活着的人，且第一枪由你打响。设当前剩余人仇恨度总和为k，则每个人被打中的概率为\frac {a_i}k。求第1个人最后被打死的概率。

一个重要性质

对于这题，首先我们可以发现，由于一个人死后，其他人被打中概率的分母会受到影响，产生了后效性，似乎很不可维护。

因此我们需要知道一个重要性质：设tot=\sum_{i=1}^na_i，则题意可以转化为，每个人被打中的概率为\frac{a_i}{tot}，不断开枪直至打中一个还活着的人，则这个人就会死掉。

为什么这个正确呢？我口胡一下，应该是两种情况下，此时活着的人被打中的概率比都是仇恨度之比，是一样的。

容斥

知道了这个性质，这道题就可做的多了。

直接求1最后被打死的概率似乎不太容易，因此我们可以容斥一下。

设在1之后死掉的人至少包含点集S内所有人的概率为p(S)。

则答案就是：

ans=\sum(-1)^{|S|}p(S)

这里的容斥系数应该好理解吧，就是常见的偶数情况方案减去奇数情况方案。

设sum(S)=\sum_{i∈S}a_i，考虑如何求p(S)。

由于至少包含点集S内的所有人，那么其实就相当于无限开枪，每次可以打除点1和点集S外的任意点（仇恨度总和为tot-a_1-sum(S)），直至打中点1。

如果用一个式子表示，也就是：

p(S)=\sum_{i=0}^\infty(\frac{tot-a_1-sum(S)}{tot})^i\cdot\frac{a_1}{tot}

单独考虑\sum_{i=0}^\infty(\frac{tot-a_1-sum(S)}{tot})^i这一式子，由于\frac{tot-a_1-sum(S)}{tot}显然满足在[0,1)范围内，所以它的\infty次项是无限接近于0的。

所以我们可以用等比数列求和公式，得到：

\sum_{i=0}^\infty(\frac{tot-a_1-sum(S)}{tot})^i=\frac{(\frac{tot-a_1-sum(S)}{tot})^\infty-1}{\frac{tot-a_1-sum(S)}{tot}-1}=\frac{0-1}{\frac{tot-a_1-sum(S)}{tot}-1}=\frac{1}{1-\frac{tot-a_1-sum(S)}{tot}}=\frac{1}{\frac{a_1+sum(S)}{tot}}=\frac{tot}{a_1+sum(S)}

代回原式得到：

p(S)=\frac{tot}{a_1+sum(S)}\cdot\frac{a_1}{tot}=\frac{a_1}{a_1+sum(S)}

把p(S)代入ans便可得到：

ans=\sum(-1)^{|S|}\frac{a_1}{a_1+sum(S)}

此时的式子已经好求了许多，但似乎依旧不太好搞。

生成函数

看一下数据范围，我们发现题目中似乎特意指出，\sum_{i=1}^na_i\le10^5，肯定有猫腻！

再看一眼上面的式子，立刻就能想到枚举sum(S)！

如果设：

f(i)=\sum_{sum(S)=i}(-1)^{|S|}

那么显然答案就是：

ans=\sum_{i=0}^{tot}f(i)\frac{a_1}{a_1+i}

但f(i)怎么求呢？不难想到可以利用生成函数。

如果没有(-1)^{|S|}这个烦人的家伙，而只是简单的\sum_{sum(S)=i}1，我们不难想到，就是生成函数\prod_{i=2}^n(1+x^{w_i})第i次项的系数。

然而出现了(-1)^{|S|}，其实也并不会很难，其实就相当于生成函数\prod_{i=2}^n(1-x^{w_i})第i次项的系数。

而这个生成函数，我们可以用分治NTT来求出。

分治NTT

什么是分治NTT？

说起来是个很高大上的东西，但至少这道题的分治NTT，是很简单的。

考虑我们当前要把[l,r]范围内的多项式全部乘起来，那么我们可以递归求出[l,mid]和[mid+1,r]中多项式全部乘起来的结果，然后乘在一起，就是[l,r]范围内的多项式的乘积了。

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define Tp template<typename Ty,typename... Ar>
#define Reg register
#define RI Reg int
#define Con const
#define CI Con int&
#define I inline
#define W while
#define N 100000
#define LN 20
#define X 998244353
#define Qinv(x) Qpow(x,X-2)
using namespace std;
int n,a[N+5],tot[N+5],f[4*N+5];
I int Qpow(RI x,RI y) {RI t=1;W(y) y&1&&(t=1LL*t*x%X),x=1LL*x*x%X,y>>=1;return t;}
class FastIO
{
    private:
        #define FS 100000
        #define tc() (A==B&&(B=(A=FI)+fread(FI,1,FS,stdin),A==B)?EOF:*A++)
        #define tn (x<<3)+(x<<1)
        #define D isdigit(c=tc())
        char c,*A,*B,FI[FS];
    public:
        I FastIO() {A=B=FI;}
        Tp I void read(Ty& x) {x=0;W(!D);W(x=tn+(c&15),D);}
}F;
template<int SZ,int PR> class Poly//多项式算法，求解分治NTT
{
    private:
        int IPR,P,L,R[4*N+5],K,S[2*LN+5],g[2*LN+5][4*N+5];
        Tp I void T(Ty *s,CI op)
        {
            RI i,j,k,U,S,x,y;for(i=0;i^P;++i) i<R[i]&&(x=s[i],s[i]=s[R[i]],s[R[i]]=x);
            for(i=1;i^P;i<<=1) for(U=Qpow(~op?PR:IPR,(X-1)/(i<<1)),j=0;j^P;j+=i<<1)
                for(S=1,k=0;k^i;++k,S=1LL*S*U%X) s[j+k]=((x=s[j+k])+(y=1LL*S*s[i+j+k]%X))%X,s[i+j+k]=(x-y+X)%X;
        }
    public:
        I Poly() {IPR=Qinv(PR);for(RI i=1;i<=2*LN;++i) S[++K]=i;}//初始化可用多项式的栈
        Tp I void Solve(Ty *a,Ty *f,CI l,CI r)//分治NTT
        {
            if(l==r) return (void)(f[0]=1,f[a[l]]=X-1);RI i,mid=l+r>>1,lc,rc;//边界直接赋值
            lc=S[K--],Solve(a,g[lc],l,mid),rc=S[K--],Solve(a,g[rc],mid+1,r);//递归处理子区间
            P=1,L=0;W(P<=tot[r]-tot[l-1]) P<<=1,++L;for(i=0;i^P;++i) R[i]=(R[i>>1]>>1)|((i&1)<<L-1);//初始化
            for(T(g[lc],1),T(g[rc],1),i=0;i^P;++i) f[i]=1LL*g[lc][i]*g[rc][i]%X;//NTT
            RI t=Qinv(P);for(T(f,-1),i=0;i<=tot[r]-tot[l-1];++i) f[i]=1LL*f[i]*t%X;//NTT
            for(i=0;i^P;++i) g[lc][i]=g[rc][i]=0;S[++K]=lc,S[++K]=rc;//清空后扔回栈中，以重复利用
        }
};Poly<N,3> P;
int main()
{
    RI i,ans=0;for(F.read(n),i=1;i<=n;++i) F.read(a[i]),tot[i]=tot[i-1]+a[i];//读入，求前缀和方便后续处理
    for(P.Solve(a,f,2,n),i=0;i<=tot[n]-tot[1];++i) ans=(1LL*f[i]*a[1]%X*Qinv((a[1]+i)%X)+ans)%X;//分治NTT后统计答案
    return printf("%d",ans),0;
}