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# 6966. 排序问题

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九条可怜是一个热爱思考的女孩子。

九条可怜最近正在研究各种排序的性质,她发现了一种很有趣的排序方法: Gobo sort !

Gobo sort 的算法描述大致如下:

  1. 假设我们要对一个大小为 n 的数列 a 排序。
  2. 等概率随机生成一个大小为 n 的排列 p
  3. 构造一个大小为 n 的数列 b 满足 bi=api ,检查 b 是否有序,如果 b 已经有序了就结束算法,并返回 b ,不然返回步骤 2

显然这个算法的期望时间复杂度是 O(n×n!) 的,但是九条可怜惊奇的发现,利用量子的神奇性质,在量子系统中,可以把这个算法的时间复杂度优化到线性。

九条可怜对这个排序算法进行了进一步研究,她发现如果一个序列满足一些性质,那么 Gobo sort 会很快计算出正确的结果。为了量化这个速度,她定义 Gobo sort 的执行轮数是步骤 2 的执行次数。

于是她就想到了这么一个问题:

现在有一个长度为 n 的序列 x ,九条可怜会在这个序列后面加入 m 个元素,每个元素是 [l,r] 内的正整数。 她希望新的长度为 n+m 的序列执行 Gobo sort 的期望执行轮数尽量的多。她希望得到这个最多的期望轮数。

九条可怜很聪明,她很快就算出了答案,她希望和你核对一下,由于这个期望轮数实在是太大了,于是她只要求你输出对 998244353 取模的结果。

输入格式

第一行输入一个整数 T,表示数据组数。

接下来 2×T 行描述了 T 组数据。

每组数据分成两行,第 1 行有四个正整数 n,m,l,r ,表示数列的长度和加入数字的个数和加入数字的范围。

2 行有 n 个正整数,第 i 个表示 xi

输出格式

输出 T 个整数,表示答案。

样例数据

样例 1 输入

2
3 3 1 2
1 3 4
3 3 5 7
1 3 4

样例 1 输出

180
720

样例 1 解释

对于第一组数据,我们可以添加 {1,2,2} 到序列的最末尾,使得这个序列变成 1 3 4 1 2 2 ,那么进行一轮的成功概率是 1180 ,因此期望需要 180 轮。

对于第二组数据,我们可以添加 {5,6,7} 到序列的最末尾,使得这个序列变成 1 3 4 5 6 7 ,那么进行一轮的成功概率是 1720 ,因此期望需要 720 轮。

样例 2 输入

10
6 5 5 7
1 8 2 2 5 4 
7 5 3 5
5 5 3 4 3 4 7 
4 7 3 5
3 2 6 1 
8 7 3 8
3 2 5 6 7 4 4 1 
8 7 3 7
5 4 8 2 1 2 8 2 
4 4 3 6
1 6 6 8 
8 8 3 7
8 4 2 1 5 2 3 4 
4 8 3 3
3 4 2 7 
7 5 7 8
6 7 2 3 4 1 6 
5 8 6 8
7 8 2 2 7

样例 2 输出

2494800
138600
554400
821337882
821337882
10080
387491292
1320
6652800
900900

子任务

对于 30% 的数据, T10 , n,m,l,r8

对于 50% 的数据, T300,n,m,l,r,ai300

对于 60% 的数据, rl+1107

对于 70% 的数据, n2×105

对于 90% 的数据,m2×105

对于 100% 的数据, T105,n2×105,m107,1lr109

对于 100% 的数据, 1ai109,n2×106