任意模数FFT
任意模数FFT
这是一个神奇的魔法,但是和往常一样,在这之前,先
\(\texttt{orz}\ \color{orange}{\texttt{matthew99}}\)
问题描述
给定 2 个多项式 \(F(x), G(x)\) ,请求出 \(F(x) * G(x)\)。
系数对 p 取模,\(2 \le p \le 10^9+9\)
拆系数FFT
我们考虑令\(M\)为\(\sqrt{p}\),那么我们可以将原本的多项式拆成4个。
\(F(x)=A(x)*M+B(x)\)
\(G(X)=C(X)*M+D(x)\)
然后\(A\),\(B\),\(C\),\(D\)随便乘一下就可以求出答案。
这样需要的\(FFT\)次数为7次。
合并FFT
我们思考一下有没有什么优化的方法呢?
令\(P(x)=A(x)+iB(x)\),\(Q(x)=A(x)-iB(x)\)
\(F_p[k]\)和\(F_q[k]\)分别表示\(P\)和\(Q\)做了\(DFT\)后的\(k\)项系数。
推一推式子可以发现\(F_q[k]=conj(F_p[2L-k])\)。
那么我们只需要1遍\(DFT\)就可以求出这两个东西。
此时我们把模意义下的多项式乘法转换成了复数意义下的多项式乘法,就只需要按照\(FFT\)的过程实现。
把实部与虚部合并即可。
注意此时\(FFT\)的精度十分爆炸,所以用\(long\ double\)并预处理单位根比较好。
/*
mail: mleautomaton@foxmail.com
author: MLEAutoMaton
This Code is made by MLEAutoMaton
*/
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<set>
#include<map>
#include<iostream>
using namespace std;
#define ll long long
#define re register
#define file(a) freopen(a".in","r",stdin);freopen(a".out","w",stdout)
inline int gi()
{
int f=1,sum=0;char ch=getchar();
while(ch>'9' || ch<'0'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
while(ch>='0' && ch<='9'){sum=(sum<<3)+(sum<<1)+ch-'0';ch=getchar();}
return f*sum;
}
const int N=1000010;const long double Pi=acos(-1.0);
int n,m,f[N],g[N],Mod;
struct node
{
long double x,y;
node operator+(const node &b)const{return (node){x+b.x,y+b.y};}
node operator-(const node &b)const{return (node){x-b.x,y-b.y};}
node operator*(const node &b)const{return (node){x*b.x-y*b.y,x*b.y+y*b.x};}
};
int r[N],limit,ans[N];
void fft(node *a,int opt)
{
for(int i=0;i<limit;i++)
if(i<r[i])swap(a[i],a[r[i]]);
for(int mid=1;mid<limit;mid<<=1)
{
node Root=(node){cos(Pi/mid),opt*sin(Pi/mid)};
for(int R=mid<<1,i=0;i<limit;i+=R)
{
node W=(node){1,0};
for(int j=0;j<mid;j++,W=W*Root)
{
node X=a[i+j],Y=W*a[mid+i+j];
a[i+j]=X+Y;a[mid+i+j]=X-Y;
}
}
}
}
node a[N],b[N],c[N],d[N];
void mtt()
{
int LIM=(1<<15)-1;
for(int i=0;i<=n;i++)f[i]=(f[i]+Mod)%Mod;for(int i=0;i<=m;i++)g[i]=(g[i]+Mod)%Mod;
for(int i=0;i<=n;i++)a[i]=(node){f[i]&LIM,f[i]>>15};
for(int i=0;i<=m;i++)b[i]=(node){g[i]&LIM,g[i]>>15};
fft(a,1);fft(b,1);
for(int i=0;i<limit;i++)c[i]=a[i],d[i]=b[i];
for(int i=0;i<limit;i++)
{
int j=(limit-i)&(limit-1);
a[i]=(node){0.5*(c[i].x+c[j].x),0.5*(c[i].y-c[j].y)}*d[i];
b[i]=(node){0.5*(c[i].y+c[j].y),0.5*(c[j].x-c[i].x)}*d[i];
}
fft(a,-1);fft(b,-1);
for(int i=0;i<limit;i++)
{
ll ia,ib,ic,id;
ia=(ll)(a[i].x/limit+0.5)%Mod;
ib=(ll)(a[i].y/limit+0.5)%Mod;
ic=(ll)(b[i].x/limit+0.5)%Mod;
id=(ll)(b[i].y/limit+0.5)%Mod;
ans[i]=((ia%Mod+((ib+ic)%Mod<<15))%Mod+(id%Mod<<30))%Mod;
}
}
int main()
{
#ifndef ONLINE_JUDGE
freopen("in.in","r",stdin);
#endif
n=gi();m=gi();Mod=gi();
for(int i=0;i<=n;i++)f[i]=gi();for(int i=0;i<=m;i++)g[i]=gi();
limit=1;int l=0;
while(limit<=(n+m))limit<<=1,l++;
for(int i=0;i<limit;i++)r[i]=(r[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1));
mtt();
for(int i=0;i<=n+m;i++)printf("%d ",(ans[i]+Mod)%Mod);
return 0;
}
题目
任意模数FFT的更多相关文章
- 【集训队作业2018】取名字太难了 任意模数FFT
题目大意 求多项式 \(\prod_{i=1}^n(x+i)\) 的系数在模 \(p\) 意义下的分布,对 \(998244353\) 取模. \(p\) 为质数. \(n\leq {10}^{18} ...
- 51nod 1172 Partial Sums V2 卡精度的任意模数FFT
卡精度的任意模数fft模板题……这道题随便写个表就能看出规律来(或者说考虑一下实际意义),反正拿到这题之后,很快就会发现他是任意模数fft模板题.然后我就去网上抄了一下板子……我打的是最土的任意模数f ...
- 51NOD 1258 序列求和 V4 [任意模数fft 多项式求逆元 伯努利数]
1258 序列求和 V4 题意:求\(S_m(n) = \sum_{i=1}^n i^m \mod 10^9+7\),多组数据,\(T \le 500, n \le 10^{18}, k \le 50 ...
- 拆系数FFT(任意模数FFT)
拆系数FFT 对于任意模数 \(mod\) 设\(m=\sqrt {mod}\) 把多项式\(A(x)\)和\(B(x)\)的系数都拆成\(a\times m+b\)的形式,时\(a, b\)都小于\ ...
- hdu 4656 Evaluation [任意模数fft trick]
hdu 4656 Evaluation 题意:给出\(n,b,c,d,f(x) = \sum_{i=1}^{n-1} a_ix^i\),求\(f(b\cdot c^{2k}+d):0\le k < ...
- 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT)
再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 目录 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Blueste ...
- 任意模数NTT
任意模数\(NTT\) 众所周知,为了满足单位根的性质,\(NTT\)需要质数模数,而且需要能写成\(a2^{k} + r\)且\(2^k \ge n\) 比较常用的有\(998244353,1004 ...
- 【模板】任意模数NTT
题目描述: luogu 题解: 用$fft$水过(什么$ntt$我不知道). 众所周知,$fft$精度低,$ntt$处理范围小. 所以就有了任意模数ntt神奇$fft$! 意思是这样的.比如我要算$F ...
- MTT:任意模数NTT
MTT:任意模数NTT 概述 有时我们用FFT处理的数据很大,而模数可以分解为\(a\cdot 2^k+1\)的形式.次数用FFT精度不够,用NTT又找不到足够大的模数,于是MTT就应运而生了. MT ...
随机推荐
- 浏览器输入 URL 之后的链路
视频 [序章]要找到B站有多难?秃头警告 脑图 一次完整的 Http 事务 文章 技术普及帖:你刚才在淘宝上买了一件东西 Github-从URL输入到页面展现到底发生什么? 总结的非常全 前端面试题: ...
- Vivado debug异常现象
前言 bit文件和ltx文件的信号位宽不匹配问题.用了dont_touch等属性没用... WARNING: [Labtools 27-1972] Mismatch between the desig ...
- DataPipeline的增量数据支持回滚功能
DataPipeline的增量数据支持回滚功能 第一步:数据任务有增量数据时,回滚按钮激活,允许用户使用该功能进行数据回滚. 第二步:点击回滚按钮,允许用户选择回滚时间或者回滚位置进行数据回滚.选择按 ...
- jQuery将form表单的数据封装成json对象
/** * 自动将form表单封装成json对象 */ $.fn.serializeObject = function() { var o = {}; var a = this.serializeAr ...
- LAMP环境搭建之编译安装指南(php-5.3.27.tar.gz)
测试环境:CentOS release 6.5 (Final) 软件安装:httpd-2.2.27.tar.gz mysql-5.1.72.tar.gz php-5.3.27.tar.gz 1 ...
- 尚硅谷MySQL基础学习笔记
目录 写在前面 MySQL引入 数据库的好处 数据库的相关概念 数据库存储数据的特点 MySQL服务的启动和停止 MySQL服务端的登录和退出 MySQL的常用命令 MySQL语法规范 DQL(Dat ...
- Python学习日记(十四) 正则表达式和re模块
正则表达式: 它是字符串的一种匹配模式,用来处理字符串,可以极大地减轻处理一些复杂字符串的代码量 字符组:它是在同一位置可能出现的各种字符组成了一个字符组,用[]表示,但是它的结果只能是一个数字或者一 ...
- angularcli 第四篇(执行事件)
目录: 1.按下按钮执行事件 2.按下键盘回车“Enter”执行事件 1.按下按钮执行事件:<button (click) = 'setName()'>......</button ...
- python 编码设置
py 文件设置编码: # -*- coding: utf-8 -*- #coding=utf-8 两种方式任选一种即可 输出到浏览器设置编码: import io import sys sys.std ...
- Python爬虫的三种数据解析方式
数据解析方式 - 正则 - xpath - bs4 数据解析的原理: 标签的定位 提取标签中存储的文本数据或者标签属性中存储的数据 正则 # 正则表达式 单字符: . : 除换行以外所有字符 [] : ...