我好菜啊……

欧拉函数

欧拉函数φ(n)，是小于n且和n互质的正整数（包括1）的个数。

性质：

1.对于质数n：

$φ(n)=n-1$

 

2..对于n=p^k

$φ(n)=(p-1)*p^{k-1}$

3.积性函数的性质：

对于互质的m，n，有:

$φ(n*m)=φ(n)*φ(m)$

4.欧拉函数的计算式:

$φ(n)=n*\Pi (1-\frac{1}{p_i})$

5.求小于n且与n互质的数的和：

$S=n*φ(n)/2$

欧拉定理

对于互质的a，m，有:

$a^{\varphi (m)}\equiv 1(mod\  m)$

欧几里得定理

$gcd(a,b)=gcd(b,a\ mod\ b)$

扩展欧几里得

已知a，b，求解一组x，y，使他们满足ax+by=gcd(a,b)

证明：

ax+by=gcd(a,b);

1. (1) a = 0，ax+by = gcd(a,b) = gcd(0,b) = b,

此时x = 0(此时x的值是任意的)，y = 1；

    (2)b = 0, ax + by = gcd(a,b) = gcd(a,0) = a,

此时x = 1，y = 0（此时y的值是任意的）；

2.a和b都不为0时

ax1 + by1 = gcd(a, b)

由欧几里德定理：gcd(a,b) = gcd(b, a%b)得

ax1 + by1 = gcd(a,b) = gcd(b, a%b) 即：

bx2 + a%by2 = gcd(b, a%b) = ax1 + by1

a % b = a - a/b*b;

ax1 + by1 = bx2 + (a - a/b*b)y2;

                =bx2 + ay2 - a/b*b*y2;

                =ay2 + b(x2-a/b*y2);

所以：x1 = y2, y1 = x2 - a/b*y2

void gcd(int a, int b, int &x, int &y){    if(b == 0)    {        x = 1;        y = 0;        r = a;//r为a、b的最大公约数        return ;    }    gcd(b, a%b, x, y);    int t = x;    x = y;    y = t - a / b * y;}

费马小定理

对于质数p，任意整数a，且a、p互质,有：

$a^p\equiv a(mod\  p)$,即$a^{p-1}\equiv 1(mod\  p)$

乘法逆元

除以一个数再取模等同于乘以这个数的逆元再取模

即

$(a/b)\ mod\ p=(a*inv[b])\ mod\ p$

一个数 x 在模 p 的条件下不一定有逆元, x 关于 p 的逆元存在 当且仅当 x 和 p 互质

 求逆元的方法：

1.费马小定理+快速幂

由费马小定理易得 $a*a^{p-2}\equiv 1(mod\  p)$

所以$a^{p-2}$即为所求（要求a、p互质！）

2.线性推逆元

求1!~n!的逆元：

$inv[i] =inv[i+1]*(i+1) (mod\ p)$

inline void get_finv(){    fac[1]=finv[0]=1;    for(int i=2;i<=n;++i;++i)        fac[i]=fac[i-1]*i%mod;    finv[n]=quick_pow(fac[n],mod-2);    for(int i=n-1;i;--i)        finv[i]=finv[i+1]*(i+1)%mod;}

 

证明：

fac[i] * inv[i] ≡1 (mod p) fac[i+1] * inv[i+1] ≡1 (mod p) => fac[i]* (i+1) * inv[i+1] ≡1(mod p) 由 同余的除法原理可得 : inv[i] ≡inv[i+1] * (i+1) 推导完毕

 

 

求1~n的逆元：

$inv[i]=inv[p\ mod\ i] * (- p/i) (mod\ p)$

inline void get_inv(){    inv[0]=inv[1]=1;    for(int i=2;i<=n;++i)        inv[i]=inv[mod%i]*(mod-mod/i)%mod;}

证明：

令 s = p/i , t = p%i , 则有： s*i + t = p (显然) 然后 s*i + t ≡ 0 (mod p) 移项得 t ≡ -s*i (mod p) 同除以 t * i 得 t / (t*i) ≡ -s*i / (t*i) (mod p) 将除法转化为乘法 => inv[i] ≡ -s * inv[t] (mod p) 于是将 s=p/i , t=p%i带入就可以得到: inv[i] ≡ inv[p%i] * (-p/i) (mod p) 推导完毕

 

 

3.扩展欧几里得

$axΞ1(mod\ b)$

-->$ax+by=1$

利用扩欧求解

//转载 from Judge#define ll long longconst int mod=; //同上 void ex_gcd(ll a,ll b,ll &x,ll &y){    if(!b){ x=1,y=0; return ; }    ex_gcd(b,a%b,x,y);    ll t=x; x=y,y=t-(a/b)*y; } //当然你也可以这么写,更能体现公式:  //  ll X=x,Y=y; //  x=Y,y=X-(a/b)*Y; inline ll inv(ll a){    ll inv_a,y;    ex_gcd(a,mod,inv_a,y);    return inv_a; }

 

中国剩余定理

求解同余方程组

xΞa₁(mod m₁)

xΞa₂(mod m₂)

xΞa₃(mod m₃)

......

xΞa_k(mod m_k)

其中a₁ a₂ a₃... a_k两两互质

求x的最小非负整数解

定理内容

令M=lcm(m_1~k),即$M=m_1*m_2*m_3*...*m_k$

t_i为

 

的最小非负整数解

则必有一解为

 

通解为$x+i×M$

最小非负整数解为$(M+x\ mod\ M)\ mod\ M$

 

//ti​同余式的求解可以用扩展欧几里得void exgcd(int a,int b,int &x,int &y){    if(b==0){ x=1; y=0; return;}    exgcd(b,a%b,x,y);    int tp=x;    x=y; y=tp-a/b*y;}int china(){    int ans=0,lcm=1,x,y;    for(int i=1;i<=k;++i) lcm*=b[i];    for(int i=1;i<=k;++i)    {        int tp=lcm/b[i];        exgcd(tp,b[i],x,y);        x=(x%b[i]+b[i])%b[i];//x要为最小非负整数解        ans=(ans+tp*x*a[i])%lcm;    }    return (ans+lcm)%lcm;}

 

扩展中国剩余定理

用于解决m₁，m₂，m₃...m_n不互质的情况。

考虑只有m₁,m₂的情况：

设解为x

可得

$x=a_1+k_1*m_1 ; x=a_2+k_2*m_2$

$a_1+k_1*m_1 = a_2+k_2*m_2$

$k_2*m_2-k_1*m_1=a_1-a_2$

形式与扩欧可解的同余方程十分相似

设g=gcd(m₁,m₂)

若$a_1-a_2$不是g的倍数 就无解辽（详见exgcd解同余方程有解的条件）

否则解这个同余方程

最终的解$\times \frac{c}{g}$可得$k_1$

由$x=-k_1\times m_1+a_1$解得x

则通解$X=x+k\times lcm(m_1,m_2)$

最终得到$x=x_0 (mod lcm(m_1,m_2))$

以此类推，解n次扩欧得到最终解。

 

#include
      
       #include
       
        #include
        
         using namespace std;typedef long long ll;const int N=100005;int n;ll m[N],a[N];ll exgcd(ll a,ll b,ll &x,ll &y){    if(!b)    {        x=1;y=0;        return a;    }    ll gcd=exgcd(b,a%b,y,x);    y-=(a/b)*x;    return gcd;}ll excrt(){    ll x,y,lcm=m[1],ans=a[1],gcd;    for(int i=2;i<=n;i++)    {        gcd=exgcd(lcm,m[i],x,y);        if((ans-a[i])%gcd)return -1;        x=(ans-a[i])/gcd*x%m[i];        ans-=lcm*x;        lcm=lcm/gcd*m[i];        ans%=lcm;    }    return (ans%lcm+lcm)%lcm;}void work(){    for(int i=1;i<=n;i++)        scanf("%lld%lld",&m[i],&a[i]);    cout<
         
          <
         
        
       
      

排列组合

排列数

从n个不同元素中取出m个元素(m<=n)的所有不同排列的个数。

$A_n^m=n(n-1)(n-2)\cdots(n-m+1)=\frac{n!}{(n-m)!},\quad n,m\in \mathbb{N}^* ,\text{并且}m\leq n$

特别地，规定0!=1.

组合数

从n个不同元素中取出m个元素(m<=n)的所有不同组合的个数。

$C_n^m=\frac{A_n^m}{A_m^m}=\frac{n(n-1)(n-2)\cdots (n-m+1)}{m!}=\frac{n!}{m!(n-m)!},\quad n,m\in \mathbb{N}^* ,\text{并且}m\leq n$

规定$C_n^0=C_n^n=1$

二项式定理

常见形式

$(x+1)^n=\sum_{i=0}^{n} C(n,i) ~ x^i$

证明：

(x+1)ⁿ=(x+1)*(x+1)*...*(x+1)

从这n个(x+1)中选择n次，每次只可能选出x或1。

那么答案即为每次选出n个元素相乘后将结果累加

而从n个(x+1)中选出i个x的情况数即为

^{$C_n^i$}

证毕。

 

Lucas定理

定理内容

证明

(咕咕咕)

代码 

ll C(ll x,ll y,ll mod){    if(x

 

 

 

φ(n)=n−1