min-max 容斥
$\min - \max$ 容斥
Part 1
对于简单的$\min - \max$容斥有一般形式,表达为:$\max(S)=\sum\limits_{T\subseteq S}(-1)^{|T|-1}\times \min(T)$
对于上述式子,可以简单的理解。
对于$S$中的每一项,其中的最大值为第$i$项
由于$|T|$非空,一共有$2^{|S|}-1$个$T$,其中,对于非最大值的任意一项,都包含至少一个比其大的元素
所以这些元素的选择情况构成了$2^{k}$幂,其中$|T|$的奇偶分布相同,所以相互抵消
而最大元素只有一个,所以会保留
显然对$\min(S)=\sum\limits_{T\subseteq S}(-1)^{|T|-1}\times \max(S)$同样成立
Part 2
有关推广
对于期望,该容斥同样成立
也就是说:$E(\max(S))=\sum\limits_{T\subseteq S}(-1)^{|T|-1}\times E(\min(T))$
具体证明是来自期望的线性性
我忘记了qwq
Part 3
$k\max-\min$容斥
对于每个元素在答案中的贡献显然为$[n-x+1=k]$
那么套上容斥系数:$[n-x+1=k]=\sum\limits_{i=0}^{n-x}C(n-x,i)\times f(i+1)$
也就是说:$[x+1=k]=\sum\limits_{i=0}^x C(x,i)\times f(i+1)$
这是个二项式反演没错了:$f(x+1)=\sum\limits_{i=0}^x (-1)^{x-i}\times C(x,i)\times [i=k-1]=(-1)^{x-k+1}\times C(x,k-1)$
然后化简:$f(x)=(-1)^{x-k}\times C(x-1,k-1)$
这是容斥系数qwq
那么就可以写出来:$k\max(S)=\sum\limits_{T\subseteq S} (-1)^{|T|-k}\times C(|T|-1,k-1)\times \min(S)$
Part 4
对于上述$k\max (S)$同样满足对期望成立...
所以就上例题了qwq
重返现世
你发现,这就是个板子qwq
$ans=\sum\limits_{S}(-1)^{|S|-k}\times C(|S|-1,k-1)\times \min(S)$
显然,对于$\min (S)=\frac{m}{\sum\limits_{x\in S}P_x}$
所以直接DP就好了qwq
转载于:https://www.cnblogs.com/Winniechen/p/10466321.html
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