1.定义
- $\epsilon(n)=\begin{cases} 1& n=1 \\ 0& n >1 \end{cases}$
- $I(n)=1$
- $id(n)=n$
- $d(n)$因子个数
- $\sigma(n)$因数和
- $\mu (n)$莫比乌斯函数
- $\varphi (n)$欧拉函数
2.狄利克雷卷积
- $h(n)=\sum_{d|n}\space f(d)g(\frac{n}{d})$
- $h=f*g$
-
性质:
- 交换律$(f∗g=g∗f)$;
- 结合律$((f∗g)∗h=f∗(g∗h))$;
- 分配律$((f+g)∗h=f∗h+g∗h)$;
- 举个例子,对于交换律,我们看狄利克雷卷积的式子,实质上就是$n$的每一个约数带入$f$中的值,乘上与之对应的约数在gg中的值。
- 常见的(加深理解):
- $d=I*I$
- $\sigma=d*1$
- $\varphi=\mu*id$
3.莫比乌斯函数:
(1)$\sum_{d|n}\mu(d)=\begin{cases}1& \text{n=1}\\ 0& \text{n>1} \end{cases}= \epsilon(n)$,即$\mu*I=\epsilon$
- 对于 $n=1$,等式显然成立。
- 设 $n> 1$ 并写 $n=p_1^{a_1}…p_k^{a_k}$ ,在 $\sum_{d|n}\mu{(d)}$ 中非零的项仅来自于 $d=1$ 与 $n$ 的约数是不同素数的乘积,即
- $\sum_{d|n}\mu{(d)} \\ = \mu(1)+\mu(p_1)+…+\mu(p_k)+\mu(p_1p_k)+…+\mu(p_{k-1}p_k)+…+\mu(p_1p_2…p_k) \\ =1+\binom{k}{1}(-1)+\binom{k}{2}(-1)^2+…+\binom{k}{k}(-1)^k \\=0$
(2)$\sum_{d|n}\frac{\mu(d)}{d}=\frac{\varphi(n)}{n}$
- 证明:
- 首先$\sum_{d|n}\varphi(d)=n$
- 即$\varphi*I=id$
- 所以$\varphi*I*\mu=id*\mu$
- 所以$\varphi*\epsilon=id*\mu$
- 所以$\varphi(n)=\sum_{d|n}\mu(d)*\frac{n}{d}$
- 再把两边同除以n
- $\frac{\varphi(n)}{n}=\sum_{d|n}\frac{\mu(d)}{d}$
(3)莫比乌斯反演
- 定义:$F(n)$和$f(n)$是定义在非负整数集合上的两个函数,并且满足
$F(n)=\sum_{d|n}f(d)$
- 那么有
$f(n)=\sum\mu(d) F(\frac{n}{d})$
- 这个定理称之为莫比乌斯反演
- 大致证明:
- $F(n)=\sum_{d|n}f(d)$
- 即$F=f*I$
- 然后都卷上$\mu$
- $F*\mu=f*I*\mu$
- 因为狄利克雷卷积具有交换律和结合律,又因为$\mu*I=\epsilon$
- 所以$f*(I*\mu)=f*\epsilon=f$,所以$f=\mu*F$
- 带回狄利克雷卷积得到原式
- 对于莫比乌斯反演,还有一种常用的式子:
$F(n)=\sum_{n|d}f(d)$
- 有
$f(n)=\sum_{n|d}\mu(\frac{d}{n})F(d)$
- 大致证明:
- $\sum_{n|d}\mu(\frac{d}{n})F(d)$
- $=\sum_{n|d}\mu(\frac{d}{n})\sum_{d|x}f(x)$
- $=\sum_{n|x}f(x) \sum_{n|d且d|x} \mu(\frac{d}{n})$
- $=\sum_{n|x}f(x)\sum_{d'|\frac{x}{n}}\mu(d')$
- $=\sum_{n|x}f(x)\epsilon(\frac{x}{n})$
- $=f(n)$
线性筛$\mu(n)$
inline void MU(int n) { mu[1]=1; for(R i=2;i<=n;++i) { if(!vis[i]) pri[++cnt]=i,mu[i]=-1; for(R j=1;j<=cnt&&pri[j]*i<=n;++j) {
vis[i*pri[j]]=true; if(i%pri[j]==0) break; mu[i*pri[j]]=-mu[i]; } } }
4.整除分块
- 求$\sum_{i=1}^n \lfloor \frac{n}{i} \rfloor$时,
- 随便$O(n)$求,可是我们要$O(\sqrt{n})$去求;
- 通过观察,发现$ \lfloor \frac{n}{i} \rfloor $在一定区间内是不变的,并且每个区间的右端点都是$n/ \lfloor n/i \rfloor $,得出这个结论后就可以$O(\sqrt{n})$去求
for(R l=1,r;l<=n;l=r+1) { r=min(n/(n/l),n); ans+=(r-l+1)*(n/l); }
- 有时候,可能推出来的式子不一定就是一个很裸的整除分块,可能会与某些积性函数相乘,如:$\mu,\varphi$...... 这时候,我们就需要对这些函数统计一个前缀和。因为,每当我们使用整除分块跳过一个区间的时候,其所对应的函数值也跳过了一个区间。所以此时,就需要乘上那一个区间的函数值。