多次询问区间本质不同子序列数,强制在线。\(n,q\leqslant 10^6\),\(\Sigma=\{0,1,\dots,25\}\)。
设 \(m=|\Sigma|\)。
考虑每次询问朴素 dp,根据贪心我们在每一个子序列第一次出现的地方计算贡献,设 \(f(i,j)\) 表示前 \(i\) 个字符,最后一个字母是 \(j\) 的子序列的方案数,特殊的让 \(f(i,m)\) 表示子序列为空的方案数。那么转移为
\[\begin{aligned} f(i,j)=\begin{cases} \sum_k f(i-1,k) & j=s_i\\ f(i-1,j) & \mathrm{otherwise} \end{cases} \end{aligned} \]答案为 \(\sum_kf(n,k)-1\) 朴素 dp 复杂度为 \(O(nmq)\)。
考虑把转移写成矩阵形式,则
\[ans=UA_l\dots A_rV \]其中:
\[U=\begin{pmatrix} 0 & 0 & \dots & 0 & 1 \end{pmatrix}\\ A_l=\begin{pmatrix} 1 & & 1 & & \\ & 1 & 1 & & \\ & & 1 & & \\ & & \vdots & \ddots & \\ & & 1 & & 1 \end{pmatrix}\\ V=\begin{pmatrix} 1 \\ 1 \\ \vdots \\ 1 \\ 1 \end{pmatrix} \]其中 \(A_l\) 的主对角线和第 \(s_l\) 列为 1,其它位置为 0。
考虑这可以使用前缀积的方式快速维护,设 \(S_i\) 表示 \(A_1\dots A_i\),\(T_i\) 表示 \(A_i^{-1}\dots A_1^{-1}\),则答案可以表示为 \(UT_{l-1}S_rV\) 的形式。通过手动消元或者实际意义可知 \(A_i^{-1}\) 为
\[\begin{pmatrix} 1 & & -1 & & \\ & 1 & -1 & & \\ & & 1 & & \\ & & \vdots & \ddots & \\ & & -1 & & 1 \end{pmatrix} \]这样可以做到 \(O(n+q)m^3\)。
考虑优化,我们考虑每一次右乘上 \(A_i\) 对矩阵的变化,我们发现,这相当于让第 \(s_i\) 列每个数字变成该行的和,同时我们注意到我们只在乎其乘上列向量 \(V\) 的值,即每行的和,所以我们只需要在维护矩阵的同时额外维护每行的和即可。
类似,考虑左乘 \(A_i^{-1}\) 对矩阵的变化,这相当于让每一列除了第 \(s_i\) 个元素都减去第 \(s_i\) 个元素,我们这次要求的是最后一行的每个元素的值,对每列额外维护一个列加 tag 即可每次 \(O(m)\) 更新与查询。最后的总复杂度是 \(O((n+q)m)\)。