想不到花了两个小时的时间看 \(min\_25\) 筛就看懂了 实际去追了一下魔禁3
我们先举个例子。如求
\[\sum_{i=1}^{n}f(i)\]
其中 \(f(i)\) 是积性函数,而且要满足 \(i\in prime\) 时 \(f(i)\) 是一个简单多项式,\(f(i^k)\) 可以快速计算出来。
怎么用呢
我们先丢开前缀和,计算
\[\sum_{i=1}^{n}[i\in prime]f(i)\]
那么现在我们要用到埃氏筛的思想。每次我们要减去新筛去的 \(f(i)\),然后减完了以后就是答案
\(g(n,j)\) 表示在前 \(j\) 个质数用埃氏筛筛完后的答案。
举个例子,\(g(10,2)=f(2)+f(3)+f(5)+f(7)+f(9)\)。令 \(P_j\) 为质数集合中第 \(j\) 小的质数,那么
\[g(n,j)=\sum_{i=1}^{n}[i\not |\ P_1,[i\not |\ P_2,...,[i\not |\ P_j]f(i)\]
现在,我们可以用 \(g(n,j-1)\) 来推出 \(g(n,j)\)
若 \(P_j^2>n\),那么 \(P_j\) 便对答案没有贡献了,\(g(n,j)=g(n,j-1)\)
若 \(P_j^2\leq n\),那么我们在 \(g(n,j-1)\) 的基础上要减掉一些东西。
那减掉什么呢?
首先,能被 \(P_j\) 筛掉的数一定被 \(P_j\) 整除,并且在除以 \(P_j\) 之后,最小质因子 \(\geq P_j\)
那么我们联想到了 \(g(\frac{n}{P_j},j-1)\)。但是发现 \(P_j\times P_1,P_j\times P_2,...,P_j\times P_{j-1}\) 已经被筛过了,所以要减去的应该是 \(f(P_j)\times (g(\frac{n}{P_j},j-1)-\sum_{i=1}^{j-1}f(P_i))\)
所以可以得到下面的式子:
\(g(n,j)= \begin{cases} g(n,j-1)&P_j^2>n\\ g(n,j-1)-f(P_j)\times [g(\frac{n}{P_j},j-1)-\sum_{i=1}^{j-1}f(P_i)]&P_j^2\leq n \end{cases}\)
这就是 \(min\_25\) 筛的精髓。其实本质上 \(min\_25\) 是个容斥算法。
值得一提的是,它的时间复杂度为 \(O(\frac{n^{\frac 34}}{\log n})\),可以当做 \(O(n^{\frac 23})\),在 \(n\leq 10^{11}\) 的数据下大概要花 \(500ms\) 左右。