FWT模板(洛谷P4717 【模板】快速沃尔什变换)(FWT)
只是一个经过了蛇皮压行的模板。。。
总结?%%%yyb%%%
#include<bits/stdc++.h>
#define LL long long
#define RG register
#define R RG int
#define G if(++ip==ie)fread(ip=buf,1,S,stdin)
#define For \
R i,j,k,d; \
for(i=2;i<=N;i<<=1) \
for(d=i>>1,j=0;j<N;j+=i)\
for(k=j;k<j+d;++k)
using namespace std;
const LL I=499122177;
const int S=1<<17,YL=998244353;
char buf[S],*ie=buf+S,*ip=ie-1;
int N,a[S],b[S],p[S],q[S];
inline int in(){
G;while(*ip<'-')G;
R x=*ip&15;G;
while(*ip>'-'){x*=10;x+=*ip&15;G;}
return x;
}
void FWTo(R*a){For(a[k+d]+= a[k])%=YL;}
void IWTo(R*a){For(a[k+d]+=YL-a[k])%=YL;}
void FWTa(R*a){For(a[k]+= a[k+d])%=YL;}
void IWTa(R*a){For(a[k]+=YL-a[k+d])%=YL;}
void FWTx(R*a){For{R x=a[k+d];a[k+d]=(a[k]+YL-x) %YL;a[k]=(a[k]+x) %YL;}}
void IWTx(R*a){For{R x=a[k+d];a[k+d]=(a[k]+YL-x)*I%YL;a[k]=(a[k]+x)*I%YL;}}
void(*Fun[6])(R*)={FWTo,IWTo,FWTa,IWTa,FWTx,IWTx};
int main(){
freopen("fwt.in","r",stdin);
R n=in(),i,j;N=1<<n;
for(i=0;i<N;++i)a[i]=in();
for(i=0;i<N;++i)b[i]=in();
for(j=0;j<6;j+=2){
memcpy(p,a,N<<2);Fun[j](p);
memcpy(q,b,N<<2);Fun[j](q);
for(i=0;i<N;++i)p[i]=(LL)p[i]*q[i]%YL;
Fun[j+1](p);
for(i=0;i<N;++i)printf("%d ",p[i]);puts("");
}
return 0;
}
FWT模板(洛谷P4717 【模板】快速沃尔什变换)(FWT)的更多相关文章
- 快速沃尔什变换(FWT)学习笔记 + 洛谷P4717 [模板]
FWT求解的是一类问题:\( a[i] = \sum\limits_{j\bigoplus k=i}^{} b[j]*c[k] \) 其中,\( \bigoplus \) 可以是 or,and,xor ...
- 【数论】卢卡斯定理模板 洛谷P3807
[数论]卢卡斯定理模板 洛谷P3807 >>>>题目 [题目] https://www.luogu.org/problemnew/show/P3807 [输入格式] 第一行一个 ...
- LCT总结——概念篇+洛谷P3690[模板]Link Cut Tree(动态树)(LCT,Splay)
为了优化体验(其实是强迫症),蒟蒻把总结拆成了两篇,方便不同学习阶段的Dalao们切换. LCT总结--应用篇戳这里 概念.性质简述 首先介绍一下链剖分的概念(感谢laofu的讲课) 链剖分,是指一类 ...
- 洛谷P3373 [模板]线段树 2(区间增减.乘 区间求和)
To 洛谷.3373 [模板]线段树2 题目描述 如题,已知一个数列,你需要进行下面两种操作: 1.将某区间每一个数加上x 2.将某区间每一个数乘上x 3.求出某区间每一个数的和 输入输出格式 输入格 ...
- KMP字符串匹配 模板 洛谷 P3375
KMP字符串匹配 模板 洛谷 P3375 题意 如题,给出两个字符串s1和s2,其中s2为s1的子串,求出s2在s1中所有出现的位置. 为了减少骗分的情况,接下来还要输出子串的前缀数组next.(如果 ...
- 一个数学不好的菜鸡的快速沃尔什变换(FWT)学习笔记
一个数学不好的菜鸡的快速沃尔什变换(FWT)学习笔记 曾经某个下午我以为我会了FWT,结果现在一丁点也想不起来了--看来"学"完新东西不经常做题不写博客,就白学了 = = 我没啥智 ...
- 快速沃尔什变换FWT
快速沃尔什变换\(FWT\) 是一种可以快速完成集合卷积的算法. 什么是集合卷积啊? 集合卷积就是在集合运算下的卷积.比如一般而言我们算的卷积都是\(C_i=\sum_{j+k=i}A_j*B_k\) ...
- 集合并卷积的三种求法(分治乘法,快速莫比乌斯变换(FMT),快速沃尔什变换(FWT))
也许更好的阅读体验 本文主要内容是对武汉市第二中学吕凯风同学的论文<集合幂级数的性质与应用及其快速算法>的理解 定义 集合幂级数 为了更方便的研究集合的卷积,引入集合幂级数的概念 集合幂级 ...
- 【学习笔鸡】快速沃尔什变换FWT
[学习笔鸡]快速沃尔什变换FWT OR的FWT 快速解决: \[ C[i]=\sum_{j|k=i} A[j]B[k] \] FWT使得我们 \[ FWT(C)=FWT(A)*FWT(B) \] 其中 ...
随机推荐
- MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的50代表的涵义
varchar与char的区别: 1).varchar与char的区别char是一种固定长度的类型,varchar则是一种可变长度的类型 尽可能的使用 varchar 代替 char ,因为首先变长 ...
- Maven安装与环境配置(Windows)
1.下载安装包 在Maven官网下载最新版的安装包:http://maven.apache.org/download.cgi 2.解压安装包 3.配置Maven环境变量 配置M2_HOME环境变量,指 ...
- fun = [lambda x: x*i for i in range(4)] 本质解析/原理,LEGB规则 闭包原理
命名空间,闭包原理,参考点击本文 一.问题描述 fun = [lambda x: x*i for i in range(4)] for item in fun: print(item(1)) 上述式子 ...
- scp Permission denied
https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/49818259
- JEECG & JEESite Tomcat集群 Session共享
多台tomcat服务的session共享 memcached与redis - JEECG开源社区 - CSDN博客https://blog.csdn.net/zhangdaiscott/article ...
- windows下使用cmake编译zlib与libpng libjpeg
win7下使用VS2010编译jpeglib 1.下载源代码下载地址:http://www.ijg.org/files/, 选择最新版本的windows版本压缩包,进行下载. jpeg ...
- java中的定时任务小示例
package package_1; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.Timer; ...
- Es6数值拓展
Es6数值拓展 一,Number扩展 1,ES6 提供了二进制和八进制数值的新的写法,分别用前缀0b(或0B)和0o(或0O)表示. 将0b和0o前缀的字符串数值转为十进制,要使用Number方法 N ...
- 简单易懂的softmax交叉熵损失函数求导
参考: https://blog.csdn.net/qian99/article/details/78046329
- spec文件中的 %pre %post %preun %postun
转载http://meinit.nl/rpm-spec-prepostpreunpostun-argument-values RPM has 4 parts where (shell) scripts ...