跳转至

莫比乌斯反演

引入

莫比乌斯反演是数论中的重要内容。对于一些函数 \(f(n)\),如果很难直接求出它的值,而容易求出其倍数和或约数和 \(g(n)\),那么可以通过莫比乌斯反演简化运算,求得 \(f(n)\) 的值。

开始学习莫比乌斯反演前,需要先学习一些前置知识:数论分块狄利克雷卷积

莫比乌斯函数

定义

\(\mu\) 为莫比乌斯函数,定义为

\[ \mu(n)= \begin{cases} 1&n=1\\ 0&n\text{ 含有平方因子}\\ (-1)^k&k\text{ 为 }n\text{ 的本质不同质因子个数}\\ \end{cases} \]

详细解释一下:

\(n=\prod_{i=1}^kp_i^{c_i}\),其中 \(p_i\) 为质因子,\(c_i\ge 1\)。上述定义表示:

  1. \(n=1\) 时,\(\mu(n)=1\)
  2. 对于 \(n\not= 1\) 时:
    1. 当存在 \(i\in [1,k]\),使得 \(c_i > 1\) 时,\(\mu(n)=0\),也就是说只要某个质因子出现的次数超过一次,\(\mu(n)\) 就等于 \(0\)
    2. 当任意 \(i\in[1,k]\),都有 \(c_i=1\) 时,\(\mu(n)=(-1)^k\),也就是说每个质因子都仅仅只出现过一次时,即 \(n=\prod_{i=1}^kp_i\)\(\{p_i\}_{i=1}^k\) 中个元素唯一时,\(\mu(n)\) 等于 \(-1\)\(k\) 次幂,此处 \(k\) 指的便是仅仅只出现过一次的质因子的总个数。

性质

莫比乌斯函数不仅是积性函数,还有如下性质:

\[ \sum_{d\mid n}\mu(d)= \begin{cases} 1&n=1\\ 0&n\neq 1\\ \end{cases} \]

\(\sum_{d\mid n}\mu(d)=\varepsilon(n)\)\(\mu * 1 =\varepsilon\)

证明

\(\displaystyle n=\prod_{i=1}^k{p_i}^{c_i},n'=\prod_{i=1}^k p_i\)

那么 \(\displaystyle\sum_{d\mid n}\mu(d)=\sum_{d\mid n'}\mu(d)=\sum_{i=0}^k C_k^i\cdot(-1)^i=(1+(-1))^k\)

根据二项式定理,易知该式子的值在 \(k=0\)\(n=1\) 时值为 \(1\) 否则为 \(0\),这也同时证明了 \(\displaystyle\sum_{d\mid n}\mu(d)=[n=1]=\varepsilon(n)\) 以及 \(\mu\ast 1=\varepsilon\)

这个性质意味着,莫比乌斯函数在狄利克雷生成函数中,等价于黎曼函数 \(\zeta\) 的倒数。所以在狄利克雷卷积中,莫比乌斯函数是常数函数 \(1\) 的逆元。

补充结论

反演结论:\(\displaystyle [\gcd(i,j)=1]=\sum_{d\mid\gcd(i,j)}\mu(d)\)

直接推导:如果看懂了上一个结论,这个结论稍加思考便可以推出:如果 \(\gcd(i,j)=1\) 的话,那么代表着我们按上个结论中枚举的那个 \(n\)\(1\),也就是式子的值是 \(1\),反之,有一个与 \([\gcd(i,j)=1]\) 相同的值:\(0\)

利用 \(\varepsilon\) 函数:根据上一结论,\([\gcd(i,j)=1]=\varepsilon(\gcd(i,j))\),将 \(\varepsilon\) 展开即可。

线性筛

由于 \(\mu\) 函数为积性函数,因此可以线性筛莫比乌斯函数(线性筛基本可以求所有的积性函数,尽管方法不尽相同)。

线性筛实现
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
void getMu() {
  mu[1] = 1;
  for (int i = 2; i <= n; ++i) {
    if (!flg[i]) p[++tot] = i, mu[i] = -1;
    for (int j = 1; j <= tot && i * p[j] <= n; ++j) {
      flg[i * p[j]] = 1;
      if (i % p[j] == 0) {
        mu[i * p[j]] = 0;
        break;
      }
      mu[i * p[j]] = -mu[i];
    }
  }
}
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
def getMu():
mu[1] = 1
for i in range(2, n + 1):
    if flg[i] != 0:
        p[tot] = i; tot = tot + 1; mu[i] = -1
    j = 1
    while j <= tot and i * p[j] <= n:
        flg[i * p[j]] = 1
        if i % p[j] == 0:
            mu[i * p[j]] = 0
            break
        mu[i * p[j]] = mu[i * p[j]] - mu[i]
        j = j + 1

拓展

证明

\[ \varphi \ast 1=\operatorname{id} \]

\(n\) 分解质因数:\(\displaystyle n=\prod_{i=1}^k {p_i}^{c_i}\)

首先,因为 \(\varphi\) 是积性函数,故只要证明当 \(n'=p^c\)\(\displaystyle\varphi \ast 1=\sum_{d\mid n'}\varphi(\frac{n'}{d})=\operatorname{id}\) 成立即可。

因为 \(p\) 是质数,于是 \(d=p^0,p^1,p^2,\cdots,p^c\)

易知如下过程:

\[ \begin{aligned} \varphi \ast 1&=\sum_{d\mid n}\varphi(\frac{n}{d})\\ &=\sum_{i=0}^c\varphi(p^i)\\ &=1+p^0\cdot(p-1)+p^1\cdot(p-1)+\cdots+p^{c-1}\cdot(p-1)\\ &=p^c\\ &=\operatorname{id}\\ \end{aligned} \]

该式子两侧同时卷 \(\mu\) 可得 \(\displaystyle\varphi(n)=\sum_{d\mid n}d\cdot\mu(\frac{n}{d})\)


莫比乌斯变换

\(f(n),g(n)\) 为两个数论函数。

形式一:如果有 \(f(n)=\sum_{d\mid n}g(d)\),那么有 \(g(n)=\sum_{d\mid n}\mu(d)f(\frac{n}{d})\)

这种形式下,数论函数 \(f(n)\) 称为数论函数 \(g(n)\) 的莫比乌斯变换,数论函数 \(g(n)\) 称为数论函数 \(f(n)\) 的莫比乌斯逆变换(反演)。

容易看出,数论函数 \(g(n)\) 的莫比乌斯变换,就是将数论函数 \(g(n)\) 与常数函数 \(1\) 进行狄利克雷卷积。

根据狄利克雷卷积与狄利克雷生成函数的对应关系,数论函数 \(g(n)\) 的莫比乌斯变换对应的狄利克雷生成函数,就是数论函数 \(g(n)\) 的狄利克雷生成函数与黎曼函数 \(\zeta\) 的乘积。

形式二:如果有 \(f(n)=\sum_{n|d}g(d)\),那么有 \(g(n)=\sum_{n|d}\mu(\frac{d}{n})f(d)\)

证明

方法一:对原式做数论变换。

\[ \sum_{d\mid n}\mu(d)f(\frac{n}{d})=\sum_{d\mid n}\mu(d)\sum_{k\mid \frac{n}{d}}g(k)=\sum_{k\mid n}g(k)\sum_{d\mid \frac{n}{k}}\mu(d)=g(n) \]

\(\displaystyle\sum_{d\mid n}g(d)\) 来替换 \(f(\dfrac{n}{d})\),再变换求和顺序。最后一步变换的依据:\(\displaystyle\sum_{d\mid n}\mu(d)=[n=1]\),因此在 \(\dfrac{n}{k}=1\) 时第二个和式的值才为 \(1\)。此时 \(n=k\),故原式等价于 \(\displaystyle\sum_{k\mid n}[n=k]\cdot g(k)=g(n)\)

方法二:运用卷积。

原问题为:已知 \(f=g\ast1\),证明 \(g=f\ast\mu\)

易知如下转化:\(f\ast\mu=g*1*\mu\implies f\ast\mu=g\)(其中 \(1\ast\mu=\varepsilon\))。

对于第二种形式:

类似上面的方法一,我们考虑逆推这个式子。

\[ \begin{aligned} &\sum_{n|d}{\mu(\frac{d}{n})f(d)} \\ =& \sum_{k=1}^{+\infty}{\mu(k)f(kn)} = \sum_{k=1}^{+\infty}{\mu(k)\sum_{kn|d}{g(d)}} \\ =& \sum_{n|d}{g(d)\sum_{k|\frac{d}{n}}{\mu(k)}} = \sum_{n|d}{g(d)\epsilon(\frac{d}{n})} \\ =& g(n) \end{aligned} \]

我们把 \(d\) 表示为 \(kn\) 的形式,然后把 \(f\) 的原定义代入式子。

发现枚举 \(k\) 再枚举 \(kn\) 的倍数可以转换为直接枚举 \(n\) 的倍数再求出 \(k\),发现后面那一块其实就是 \(\epsilon\), 整个式子只有在 \(d=n\) 的时候才能取到值。


问题形式

「HAOI 2011」Problem b

求值(多组数据)

\[ \sum_{i=x}^{n}\sum_{j=y}^{m}[\gcd(i,j)=k]\qquad (1\leqslant T,x,y,n,m,k\leqslant 5\times 10^4) \]

根据容斥原理,原式可以分成 \(4\) 块来处理,每一块的式子都为

\[ \sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}[\gcd(i,j)=k] \]

考虑化简该式子

\[ \sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{k}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{m}{k}\rfloor}[\gcd(i,j)=1] \]

因为 \(\gcd(i,j)=1\) 时对答案才用贡献,于是我们可以将其替换为 \(\varepsilon(\gcd(i,j))\)\(\varepsilon(n)\) 当且仅当 \(n=1\) 时值为 \(1\) 否则为 \(0\)),故原式化为

\[ \sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{k}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{m}{k}\rfloor}\varepsilon(\gcd(i,j)) \]

\(\varepsilon\) 函数展开得到

\[ \displaystyle\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{k}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{m}{k}\rfloor}\sum_{d\mid \gcd(i,j)}\mu(d) \]

变换求和顺序,先枚举 \(d\mid \gcd(i,j)\) 可得

\[ \displaystyle\sum_{d=1}\mu(d)\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{k}\rfloor}[d\mid i]\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{m}{k}\rfloor}[d\mid j] \]

易知 \(1\sim\lfloor\dfrac{n}{k}\rfloor\)\(d\) 的倍数有 \(\lfloor\dfrac{n}{kd}\rfloor\) 个,故原式化为

\[ \displaystyle\sum_{d=1}^{\min(\lfloor \frac{n}{k}\rfloor,\lfloor \frac{m}{k}\rfloor)}\mu(d)\lfloor\frac{n}{kd}\rfloor\lfloor\frac{m}{kd}\rfloor \]

很显然,式子可以数论分块求解。

时间复杂度 \(\Theta(N+T\sqrt{n})\)

代码实现
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
#include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;
const int N = 50000;
int mu[N + 5], p[N + 5];
bool flg[N + 5];

void init() {
  int tot = 0;
  mu[1] = 1;
  for (int i = 2; i <= N; ++i) {
    if (!flg[i]) {
      p[++tot] = i;
      mu[i] = -1;
    }
    for (int j = 1; j <= tot && i * p[j] <= N; ++j) {
      flg[i * p[j]] = 1;
      if (i % p[j] == 0) {
        mu[i * p[j]] = 0;
        break;
      }
      mu[i * p[j]] = -mu[i];
    }
  }
  for (int i = 1; i <= N; ++i) mu[i] += mu[i - 1];
}

int solve(int n, int m) {
  int res = 0;
  for (int i = 1, j; i <= min(n, m); i = j + 1) {
    j = min(n / (n / i), m / (m / i));
    res += (mu[j] - mu[i - 1]) * (n / i) * (m / i);  // 代推出来的式子
  }
  return res;
}

int main() {
  int T, a, b, c, d, k;
  init();  // 预处理mu数组
  scanf("%d", &T);
  for (int i = 1; i <= T; i++) {
    scanf("%d%d%d%d%d", &a, &b, &c, &d, &k);
    // 根据容斥原理,1<=x<=b&&1<=y<=d范围中的答案数减去1<=x<=b&&1<=y<=c-1范围中的答案数和
    //   1<=x<=a-1&&1<=y<=d范围中的答案数再加上1<=x<=a-1&&1<=y<=c-1范围中的答案数
    //   即可得到a<=x<=b&&c<=y<=d范围中的答案数
    // 这一步如果不懂可以画坐标图进行理解
    printf("%d\n", solve(b / k, d / k) - solve(b / k, (c - 1) / k) -
                       solve((a - 1) / k, d / k) +
                       solve((a - 1) / k, (c - 1) / k));
  }
  return 0;
}

「SPOJ 5971」LCMSUM

求值(多组数据)

\[ \sum_{i=1}^n \operatorname{lcm}(i,n)\quad \text{s.t.}\ 1\leqslant T\leqslant 3\times 10^5,1\leqslant n\leqslant 10^6 \]

易得原式即

\[ \sum_{i=1}^n \frac{i\cdot n}{\gcd(i,n)} \]

将原式复制一份并且颠倒顺序,然后将 n 一项单独提出,可得

\[ \frac{1}{2}\cdot \left(\sum_{i=1}^{n-1}\frac{i\cdot n}{\gcd(i,n)}+\sum_{i=n-1}^{1}\frac{i\cdot n}{\gcd(i,n)}\right)+n \]

根据 \(\gcd(i,n)=\gcd(n-i,n)\),可将原式化为

\[ \frac{1}{2}\cdot \left(\sum_{i=1}^{n-1}\frac{i\cdot n}{\gcd(i,n)}+\sum_{i=n-1}^{1}\frac{i\cdot n}{\gcd(n-i,n)}\right)+n \]

两个求和式中分母相同的项可以合并。

\[ \frac{1}{2}\cdot \sum_{i=1}^{n-1}\frac{n^2}{\gcd(i,n)}+n \]

\[ \frac{1}{2}\cdot \sum_{i=1}^{n}\frac{n^2}{\gcd(i,n)}+\frac{n}{2} \]

可以将相同的 \(\gcd(i,n)\) 合并在一起计算,故只需要统计 \(\gcd(i,n)=d\) 的个数。当 \(\gcd(i,n)=d\) 时,\(\displaystyle\gcd(\frac{i}{d},\frac{n}{d})=1\),所以 \(\gcd(i,n)=d\) 的个数有 \(\displaystyle\varphi(\frac{n}{d})\) 个。

故答案为

\[ \frac{1}{2}\cdot\sum_{d\mid n}\frac{n^2\cdot\varphi(\frac{n}{d})}{d}+\frac{n}{2} \]

变换求和顺序,设 \(\displaystyle d'=\frac{n}{d}\),合并公因式,式子化为

\[ \frac{1}{2}n\cdot\left(\sum_{d'\mid n}d'\cdot\varphi(d')+1\right) \]

\(\displaystyle \operatorname{g}(n)=\sum_{d\mid n} d\cdot\varphi(d)\),已知 \(\operatorname{g}\) 为积性函数,于是可以 \(\Theta(n)\) 筛出。每次询问 \(\Theta(1)\) 计算即可。

下面给出这个函数筛法的推导过程:

首先考虑 \(\operatorname g(p_j^k)\) 的值,显然它的约数只有 \(p_j^0,p_j^1,\cdots,p_j^k\),因此

\[ \operatorname g(p_j^k)=\sum_{w=0}^{k}p_j^w\cdot\varphi(p_j^w) \]

又有 \(\varphi(p_j^w)=p_j^{w-1}\cdot(p_j-1)\),则原式可化为

\[ \sum_{w=0}^{k}p_j^{2w-1}\cdot(p_j-1) \]

于是有

\[ \operatorname g(p_j^{k+1})=\operatorname g(p_j^k)+p_j^{2k+1}\cdot(p_j-1) \]

那么,对于线性筛中的 \(\operatorname g(i\cdot p_j)(p_j|i)\),令 \(i=a\cdot p_j^w(\operatorname{gcd}(a,p_j)=1)\),可得

\[ \operatorname g(i\cdot p_j)=\operatorname g(a)\cdot\operatorname g(p_j^{w+1}) \]
\[ \operatorname g(i)=\operatorname g(a)\cdot\operatorname g(p_j^w) \]

\[ \operatorname g(i\cdot p_j)-\operatorname g(i)=\operatorname g(a)\cdot p_j^{2w+1}\cdot(p_j-1) \]

同理有

\[ \operatorname g(i)-\operatorname g(\frac{i}{p_j})=\operatorname g(a)\cdot p_j^{2w-1}\cdot(p_j-1) \]

因此

\[ \operatorname g(i\cdot p_j)=\operatorname g(i)+\left (\operatorname g(i)-\operatorname g(\frac{i}{p_j})\right )\cdot p_j^2 \]

时间复杂度\(\Theta(n+T)\)

代码实现
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
#include <cstdio>
const int N = 1000000;
int tot, p[N + 5];
long long g[N + 5];
bool flg[N + 5];  // 标记数组

void solve() {
  g[1] = 1;
  for (int i = 2; i <= N; ++i) {
    if (!flg[i]) {
      p[++tot] = i;
      g[i] = (long long)1 * i * (i - 1) + 1;
    }
    for (int j = 1; j <= tot && i * p[j] <= N; ++j) {
      flg[i * p[j]] = 1;
      if (i % p[j] == 0) {
        g[i * p[j]] =
            g[i] + (g[i] - g[i / p[j]]) * p[j] * p[j];  // 代入推出来的式子
        break;
      }
      g[i * p[j]] = g[i] * g[p[j]];
    }
  }
}

int main() {
  int T, n;
  solve();  // 预处理g数组
  scanf("%d", &T);
  for (int i = 1; i <= T; ++i) {
    scanf("%d", &n);
    printf("%lld\n", (g[n] + 1) * n / 2);
  }
  return 0;
}

「BZOJ 2154」Crash 的数字表格

求值(对 \(20101009\) 取模)

\[ \sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\operatorname{lcm}(i,j)\qquad (n,m\leqslant 10^7) \]

易知原式等价于

\[ \sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\frac{i\cdot j}{\gcd(i,j)} \]

枚举最大公因数 \(d\),显然两个数除以 \(d\) 得到的数互质

\[ \sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\sum_{d\mid i,d\mid j,\gcd(\frac{i}{d},\frac{j}{d})=1}\frac{i\cdot j}{d} \]

非常经典的 \(\gcd\) 式子的化法

\[ \sum_{d=1}^n d\cdot\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{m}{d}\rfloor}[\gcd(i,j)=1]\ i\cdot j \]

后半段式子中,出现了互质数对之积的和,为了让式子更简洁就把它拿出来单独计算。于是我们记

\[ \operatorname{sum}(n,m)=\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m [\gcd(i,j)=1]\ i\cdot j \]

接下来对 \(\operatorname{sum}(n,m)\) 进行化简。首先枚举约数,并将 \([\gcd(i,j)=1]\) 表示为 \(\varepsilon(\gcd(i,j))\)

\[ \sum_{d=1}^n\sum_{d\mid i}^n\sum_{d\mid j}^m\mu(d)\cdot i\cdot j \]

\(i=i'\cdot d\)\(j=j'\cdot d\),显然式子可以变为

\[ \sum_{d=1}^n\mu(d)\cdot d^2\cdot\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{m}{d}\rfloor}i\cdot j \]

观察上式,前半段可以预处理前缀和;后半段又是一个范围内数对之和,记

\[ g(n,m)=\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m i\cdot j=\frac{n\cdot(n+1)}{2}\times\frac{m\cdot(m+1)}{2} \]

可以 \(\Theta(1)\) 求解

至此

\[ \operatorname{sum}(n,m)=\sum_{d=1}^n\mu(d)\cdot d^2\cdot g(\lfloor\frac{n}{d}\rfloor,\lfloor\frac{m}{d}\rfloor) \]

我们可以 \(\lfloor\frac{n}{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}\rfloor\) 数论分块求解 \(\operatorname{sum}(n,m)\) 函数。

在求出 \(\operatorname{sum}(n,m)\) 后,回到定义 \(\operatorname{sum}\) 的地方,可得原式为

\[ \sum_{d=1}^n d\cdot\operatorname{sum}(\lfloor\frac{n}{d}\rfloor,\lfloor\frac{m}{d}\rfloor) \]

可见这又是一个可以数论分块求解的式子!

本题除了推式子比较复杂、代码细节较多之外,是一道很好的莫比乌斯反演练习题!(上述过程中,默认 \(n\leqslant m\)

时间复杂度:\(\Theta(n+m)\)(瓶颈为线性筛)

代码实现
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
#include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;

const int N = 1e7;
const int mod = 20101009;
int n, m, mu[N + 5], p[N / 10 + 5], sum[N + 5];
bool flg[N + 5];

int Sum(int x, int y) {
  return ((long long)1 * x * (x + 1) / 2 % mod) *
         ((long long)1 * y * (y + 1) / 2 % mod) % mod;
}

int func(int x, int y) {
  int res = 0;
  int j;
  for (int i = 1; i <= min(x, y); i = j + 1) {
    j = min(x / (x / i), y / (y / i));
    res = (res + (long long)1 * (sum[j] - sum[i - 1] + mod) *
                     Sum(x / i, y / i) % mod) %
          mod;  //+mod防负数
  }
  return res;
}

int solve(int x, int y) {
  int res = 0;
  int j;
  for (int i = 1; i <= min(x, y); i = j + 1) {  // 整除分块处理
    j = min(x / (x / i), y / (y / i));
    res = (res + (long long)1 * (j - i + 1) * (i + j) / 2 % mod *
                     func(x / i, y / i) % mod) %
          mod;  // !每步取模防爆
  }
  return res;
}

void init() {  // 线性筛
  mu[1] = 1;
  int tot = 0, k = min(n, m);
  for (int i = 2; i <= k; ++i) {
    if (!flg[i]) {
      p[++tot] = i;
      mu[i] = -1;
    }
    for (int j = 1; j <= tot && i * p[j] <= k; ++j) {
      flg[i * p[j]] = 1;
      if (i % p[j] == 0) {
        mu[i * p[j]] = 0;
        break;
      }
      mu[i * p[j]] = -mu[i];
    }
  }
  for (int i = 1; i <= k; ++i)
    sum[i] = (sum[i - 1] + (long long)1 * i * i % mod * (mu[i] + mod)) % mod;
}

int main() {
  scanf("%d%d", &n, &m);
  init();
  printf("%d\n", solve(n, m));
}

「SDOI2015」约数个数和

多组数据,求

\[ \sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^md(i\cdot j) \qquad \left(n,m,T\leq5\times10^4\right) \]

其中 \(d(n)=\sum_{i \mid n}1\)\(d(n)\) 表示 \(n\) 的约数个数

要推这道题首先要了解 \(d\) 函数的一个特殊性质

\[ d(i\cdot j)=\sum_{x \mid i}\sum_{y \mid j}[\gcd(x,y)=1] \]

再化一下这个式子

\[ \begin{aligned} d(i\cdot j)=&\sum_{x \mid i}\sum_{y \mid j}[\gcd(x,y)=1]\\ =&\sum_{x \mid i}\sum_{y \mid j}\sum_{p \mid \gcd(x,y)}\mu(p)\\ =&\sum_{p=1}^{min(i,j)}\sum_{x \mid i}\sum_{y \mid j}[p \mid \gcd(x,y)]\cdot\mu(p)\\ =&\sum_{p \mid i,p \mid j}\mu(p)\sum_{x \mid i}\sum_{y \mid j}[p \mid \gcd(x,y)]\\ =&\sum_{p \mid i,p \mid j}\mu(p)\sum_{x \mid \frac{i}{p}}\sum_{y \mid \frac{j}{p}}1\\ =&\sum_{p \mid i,p \mid j}\mu(p)d\left(\frac{i}{p}\right)d\left(\frac{j}{p}\right)\\ \end{aligned} \]

将上述式子代回原式

\[ \begin{aligned} &\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^md(i\cdot j)\\ =&\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\sum_{p \mid i,p \mid j}\mu(p)d\left(\frac{i}{p}\right)d\left(\frac{j}{p}\right)\\ =&\sum_{p=1}^{min(n,m)} \sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m [p \mid i,p \mid j]\cdot\mu(p)d\left(\frac{i}{p}\right)d\left(\frac{j}{p}\right)\\ =&\sum_{p=1}^{min(n,m)} \sum_{i=1}^{\left\lfloor\frac{n}{p}\right\rfloor}\sum_{j=1}^{\left\lfloor\frac{m}{p}\right\rfloor} \mu(p)d(i)d(j)\\ =&\sum_{p=1}^{min(n,m)}\mu(p) \sum_{i=1}^{\left\lfloor\frac{n}{p}\right\rfloor}d(i) \sum_{j=1}^{\left\lfloor\frac{m}{p}\right\rfloor}d(j)\\ =&\sum_{p=1}^{min(n,m)}\mu(p) S\left(\left\lfloor\frac{n}{p}\right\rfloor\right) S\left(\left\lfloor\frac{m}{p}\right\rfloor\right) \left(S(n)=\sum_{i=1}^{n}d(i)\right)\\ \end{aligned} \]

那么 \(O(n)\) 预处理 \(\mu,d\) 的前缀和,\(O(\sqrt{n})\) 分块处理询问,总复杂度 \(O(n+T\sqrt{n})\).

代码实现
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
#include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;
const long long N = 5e4 + 5;
long long n, m, T, pr[N], mu[N], d[N], t[N],
    cnt;  // t 表示 i 的最小质因子出现的次数
bool bp[N];

void prime_work(long long k) {
  bp[0] = bp[1] = 1, mu[1] = 1, d[1] = 1;
  for (long long i = 2; i <= k; i++) {  // 线性筛
    if (!bp[i]) pr[++cnt] = i, mu[i] = -1, d[i] = 2, t[i] = 1;
    for (long long j = 1; j <= cnt && i * pr[j] <= k; j++) {
      bp[i * pr[j]] = 1;
      if (i % pr[j] == 0) {
        mu[i * pr[j]] = 0;
        d[i * pr[j]] = d[i] / (t[i] + 1) * (t[i] + 2);
        t[i * pr[j]] = t[i] + 1;
        break;
      } else {
        mu[i * pr[j]] = -mu[i];
        d[i * pr[j]] = d[i] << 1;
        t[i * pr[j]] = 1;
      }
    }
  }
  for (long long i = 2; i <= k; i++)
    mu[i] += mu[i - 1], d[i] += d[i - 1];  // 求前缀和
}

long long solve() {
  long long res = 0, mxi = min(n, m);
  for (long long i = 1, j; i <= mxi; i = j + 1) {  // 整除分块
    j = min(n / (n / i), m / (m / i));
    res += d[n / i] * d[m / i] * (mu[j] - mu[i - 1]);
  }
  return res;
}

int main() {
  scanf("%lld", &T);
  prime_work(50000);  // 预处理
  while (T--) {
    scanf("%lld%lld", &n, &m);
    printf("%lld\n", solve());
  }
  return 0;
}

另一种推导方式

转化一下,可以将式子写成

\[ \begin{aligned} &\sum_{d=1}^{n}d^3\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}ij\cdot[\gcd(i,j)=1]\\ =&\sum_{d=1}^{n}d^3\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}ij\sum_{t\mid \gcd(i,j)}\mu(t)\\ =&\sum_{d=1}^{n}d^3\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}ij\sum_{t=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}\mu(t)[t\mid \gcd(i,j)]\\ =&\sum_{d=1}^{n}d^3\sum_{t=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}t^2 \mu(t)\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{td}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{td}\rfloor}ij[1\mid \gcd(i,j)]\\ =&\sum_{d=1}^{n}d^3\sum_{t=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}t^2 \mu(t)\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{td}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{td}\rfloor}ij \end{aligned} \]

容易知道

\[ \sum_{i=1}^{n}i=\frac{n(n+1)}{2} \]

\(F(n)=\sum_{i=1}^{n}i\),继续接着前面的往下推

\[ \begin{aligned} &\sum_{d=1}^{n}d^3\sum_{t=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}t^2 \mu(t)\sum_{i=1}^{\lfloor\frac{n}{td}\rfloor}\sum_{j=1}^{\lfloor\frac{n}{td}\rfloor}ij\\ =&\sum_{d=1}^{n}d^3\sum_{t=1}^{\lfloor\frac{n}{d}\rfloor}t^2 \mu(t)\cdot F^2\left(\left\lfloor\frac{n}{td}\right\rfloor\right)\\ =&\sum_{T=1}^{n}F^2\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right) \sum_{d\mid T}d^3\left(\frac{T}{d}\right)^2\mu\left(\frac{T}{d}\right)\\ =&\sum_{T=1}^{n}F^2\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right) T^2\sum_{d\mid T}d\cdot\mu\left(\dfrac{T}{d}\right) \end{aligned} \]

利用 \(\operatorname{id}\ast \mu = \varphi\) 反演,上式等于

\(\sum_{T=1}^{n}F^2\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right) T^2\varphi(T)\)

得到了一个与第一种推导本质相同的式子。

莫比乌斯反演扩展

结尾补充一个莫比乌斯反演的非卷积形式。

对于数论函数 \(f,g\) 和完全积性函数 \(t\)\(t(1)=1\)

\[ \begin{gathered} f(n)=\sum_{i=1}^nt(i)g\left(\left\lfloor\frac{n}{i}\right\rfloor\right)\\ \iff\\ g(n)=\sum_{i=1}^n\mu(i)t(i)f\left(\left\lfloor\frac{n}{i}\right\rfloor\right) \end{gathered} \]

我们证明一下

\[ \begin{aligned} g(n)&=\sum_{i=1}^n\mu(i)t(i)f\left(\left\lfloor\frac{n}{i}\right\rfloor\right)\\ &=\sum_{i=1}^n\mu(i)t(i) \sum_{j=1}^{\left\lfloor\frac{n}{i}\right\rfloor}t(j) g\left(\left\lfloor\frac{\left\lfloor\frac{n}{i}\right\rfloor}{j}\right\rfloor\right)\\ &=\sum_{i=1}^n\mu(i)t(i) \sum_{j=1}^{\left\lfloor\frac{n}{i}\right\rfloor}t(j) g\left(\left\lfloor\frac{n}{ij}\right\rfloor\right)\\ &=\sum_{T=1}^n \sum_{i=1}^n\mu(i)t(i) \sum_{j=1}^{\left\lfloor\frac{n}{i}\right\rfloor}[ij=T] t(j)g\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right) &\text{【先枚举 ij 乘积】}\\ &=\sum_{T=1}^n \sum_{i \mid T}\mu(i)t(i) t\left(\frac{T}{i}\right)g\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right) &\text{【}\sum_{j=1}^{\left\lfloor\frac{n}{i}\right\rfloor}[ij=T] \text{对答案的贡献为 1,于是省略】}\\ &=\sum_{T=1}^ng\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right) \sum_{i \mid T}\mu(i)t(i)t\left(\frac{T}{i}\right)\\ &=\sum_{T=1}^ng\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right) \sum_{i \mid T}\mu(i)t(T) &\text{【t 是完全积性函数】}\\ &=\sum_{T=1}^ng\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right)t(T) \sum_{i \mid T}\mu(i)\\ &=\sum_{T=1}^ng\left(\left\lfloor\frac{n}{T}\right\rfloor\right)t(T) \varepsilon(T) &\text{【}\mu\ast 1= \varepsilon\text{】}\\ &=g(n)t(1) &\text{【当且仅当 T=1,}\varepsilon(T)=1\text{时】}\\ &=g(n) & \square \end{aligned} \]

参考文献

algocode 算法博客