【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\(*\)是点积,就是对应位置乘起来。

而对于\(orFWT\),

\[C'[i]=FWT(C)[i]=\sum_{j\subseteq i}C[j]
\]

那么证明一下:

\[\begin{array}
&C'[i]&=\sum_{j\subseteq i} C[j]
\\
&=\sum_{j\subseteq i}\sum_{p|k=j} A[p]B[k]
\\
&=\sum_{p\subseteq i,k\subseteq i} A[p]B[k]
\\
&=\sum_{p\subseteq i} A[p]\sum_{k\subseteq i}B[k]
\\
&=A'[i]B'[i]
\end{array}
\]

考虑\(A\)和\(A'\)的关系,其中\(A_0,A_1\)分别代表\(A\)的前\(2^{k-1}\)和后这么多项(下标都从0开始)。他们的差别是\(2^{k-1}\)位上的不同。其他相似。

\[FWT(A)=
\begin{cases}
FWT(A_0),FWT(A_1+A_0) & k>0
\\
A & k=0
\end{cases}
\]

逗号表示依次连接。

复杂度\(T(n)=2T(n/2)+T(n)=O(n\log n)\),而一般来说\(n=2^m\)那么就是\(O(m2^m)\)

考虑\(IFWT\)

照猫画虎即可

\[IFWT(A')=
\begin{cases}
IFWT(A'_0),IFWT(A'_1-A'_0) & k>0
\\
A' & k=0
\end{cases}
\]

代码

inline void FWT_OR(int*a,const int&tag,const int&len){
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k)
a[t+i+k]=(a[t+i+k]+a[t+i]*tag+mod)%mod;
}

AND的FWT

同样地,快速解决

\[C[i]=\sum_{j\& k=i}A[j]B[k]
\]

可以构造\(C'[i]=FWT(C)[i]=\sum_\limits{i\subseteq j} C[j]\),至于为什么构造,这个\(j\&k=i\)可以看做\(i\)是\(j,k\)的子集。

同样有

\[FWT(C)=FWT(A)*FWT(B)
\]

证明:

\[\begin{array}
&C'[i]&=\sum_{i\subseteq j} C[j]
\\
&= \sum_{i\subseteq j} \sum_{k\&p=j}A[k]B[p]
\\
&= \sum_{i\subseteq k,i\subseteq p}A[k]B[p]
\\
&= \sum_{i\subseteq k}A[k]\sum_{i\subseteq p}B[p]
\\
&=A'[i]B'[i]
\end{array}
\]

同样地

\[FWT(A)=
\begin{cases}
FWT(A_0+A_1),FWT(A_1)&k>0
\\
A&k=0
\end{cases}
\]

同样的\(T(n)=O(m2^m)\)

同样地

\[IFWT(A')=
\begin{cases}
IFWT(A'_0-A'_1),IFWT(A_1) &k>0
\\
A'&k=0
\end{cases}
\]

同样地

inline void FWT_AND(int*a,const int&tag,const int&len){
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k)
a[t+i]=(a[t+i]+a[t+i+k]*tag+mod)%mod;
}

XOR的FWT

也是快速解决

\[C[i]=\sum_{j\oplus k=i}A[j]B[k]
\]

这里\(FWT(X)\)貌似没有很直观的意义了,推式子的话其实也能理解

\[FWT(C)=FWT(A)*FWT(B)
\]

这里记录一个符号\(A\oplus B=C\)

那么

\(C=A\oplus B\)

拆成前后两半

\[C_0=A_0\oplus B_0+A_1\oplus B_1
\\
C_1=A_0\oplus B_1+A_1\oplus B_0
\]

\[X_0=(A_0+A_1)\oplus (B_0+B_1)
\\
X_1=(A_0-A_1)\oplus (B_0-B_1)
\]

然后?

\[C_0={X_0+X_1\over 2}
\\
C_1={X_0-X_1 \over 2}
\]

但是好像学这个无法和各路大佬进行交流,并且我好像并没有学会,那么...

\[FWT(A)=\begin{cases}(FWT(A_0)+FWT(A_1),FWT(A_0)-FWT(A_1)) & n>0\\A & n=0\end{cases}
\]

用循环实现的技巧和NTT一致,控制长度,控制第几段,控制段内的循环变量

//@winlere
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll;
inline int qr(){
int ret=0,f=0,c=getchar();
while(!isdigit(c))f|=c==45,c=getchar();
while(isdigit(c)) ret=ret*10+c-48,c=getchar();
return f?-ret:ret;
}
const int maxn=1<<18|1;
const int mod=998244353; inline void FWT_OR(int*a,const int&len,const int&tag){
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k)
a[t+i+k]=(0ll+a[t+i+k]+a[i+k]*tag+mod)%mod;
} inline void FWT_AND(int*a,const int&len,const int&tag){
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k)
a[i+k]=(0ll+a[i+k]+a[t+i+k]*tag+mod)%mod;
} inline void FWT_XOR(int*a,const int&len,const int&tag){
int opt=tag==1?1:((mod+1)>>1);
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k){
int t0=a[i+k],t1=a[i+k+t];
if(tag==1) a[i+k]=(t0+t1)%mod,a[i+k+t]=(t0-t1+mod)%mod;
else a[i+k]=1ll*(t0+t1)%mod*opt%mod,a[i+k+t]=1ll*(t0-t1+mod)%mod*opt%mod;
}
} int n,k;
int a[maxn],b[maxn],c[maxn];
int A[maxn],B[maxn]; int main(){
#ifndef ONLINE_JUDGE
freopen("in.in","r",stdin);
freopen("out.out","w",stdout);
#endif
n=qr();
for(int t=0;t<1<<n;++t) a[t]=qr();
for(int t=0;t<1<<n;++t) b[t]=qr();
size_t s=(1<<n)*4; memcpy(A,a,s); memcpy(B,b,s);
FWT_OR(A,1<<n,1); FWT_OR(B,1<<n,1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) c[t]=1ll*A[t]*B[t]%mod;
FWT_OR(c,1<<n,-1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) printf("%d ",c[t]);
putchar('\n'); memcpy(A,a,s); memcpy(B,b,s);
FWT_AND(A,1<<n,1); FWT_AND(B,1<<n,1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) c[t]=1ll*A[t]*B[t]%mod;
FWT_AND(c,1<<n,-1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) printf("%d ",c[t]);
putchar('\n'); memcpy(A,a,s); memcpy(B,b,s);
FWT_XOR(A,1<<n,1); FWT_XOR(B,1<<n,1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) c[t]=1ll*A[t]*B[t]%mod;
FWT_XOR(c,1<<n,-1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) printf("%d ",c[t]);
putchar('\n'); return 0;
}

【学习笔鸡】快速沃尔什变换FWT的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. 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\(C_i=\sum_{j+k=i}A_j*B_k\) ...

  3. 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 ...

  4. 【学习笔鸡】整体二分(P2617 Dynamic Rankings)

    [学习笔鸡]整体二分(P2617 Dynamic Rankings) 可以解决一些需要树套树才能解决的问题,但要求询问可以离线. 首先要找到一个具有可二分性的东西,比如区间\(k\)大,就很具有二分性 ...

  5. 关于快速沃尔什变换(FWT)的一点学习和思考

    最近在学FWT,抽点时间出来把这个算法总结一下. 快速沃尔什变换(Fast Walsh-Hadamard Transform),简称FWT.是快速完成集合卷积运算的一种算法. 主要功能是求:,其中为集 ...

  6. 快速沃尔什变换 FWT 学习笔记【多项式】

    〇.前言 之前看到异或就担心是 FWT,然后才开始想别的. 这次学了 FWT 以后,以后判断应该就很快了吧? 参考资料 FWT 详解 知识点 by neither_nor 集训队论文 2015 集合幂 ...

  7. Codeforces 662C(快速沃尔什变换 FWT)

    感觉快速沃尔什变换和快速傅里叶变换有很大的区别啊orz 不是很明白为什么位运算也可以叫做卷积(或许不应该叫卷积吧) 我是看 http://blog.csdn.net/liangzhaoyang1/ar ...

  8. 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 ...

  9. 快速沃尔什变换 (FWT)学习笔记

    证明均来自xht37 的洛谷博客 作用 在 \(OI\) 中,\(FWT\) 是用于解决对下标进行位运算卷积问题的方法. \(c_{i}=\sum_{i=j \oplus k} a_{j} b_{k} ...

随机推荐

  1. 11-2 css盒模型和浮动以及矢量图用法

    一 盒模型 1属性 width:内容的宽度 height: 内容的高度 padding:内边距,边框到内容的距离 border: 边框,就是指的盒子的宽度 margin:外边距,盒子边框到附近最近盒子 ...

  2. js写出你的名字的拼音,判断哪个字母出现的最多

    function fn(str) { var obj = {}; for (var i = 0; i < str.length; i++) { if (!obj[str.charAt(i)]) ...

  3. HTML5 meta 属性整理

    <!DOCTYPE html> <!-- 使用 HTML5 doctype,不区分大小写 --> <html lang="zh-cmn-Hans"&g ...

  4. sorted排序算法

  5. python 字符串方法isdigit()

    python isdigit() 方法检测字符串是否只有数字组成. 语法: isdigit()方法语法: str.isdigit() 参数:无 返回值: 如果字符串中只含有数字则返回True,否则返回 ...

  6. python3在pycharm中为什么导入random模块不能用? TypeError: 'module' object is not callable

    新手学python求大神指导,也用sys导入了random.py的路径,仍然不行. 刚刚排错貌似找到了问题的原因...那是因为我在pycharm中新建的python文件名就是random,所以当前目录 ...

  7. H3C 更新发送全部路由表浪费网络资源

  8. 【30.43%】【codeforces 746C】Tram

    time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard ou ...

  9. Linux 字节序

    小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高 级的平台以另一种方式(大端)工作. 任何可能的时候, 你的代码应当这样来编写, 它不在 乎它操作的数据的字节序 ...

  10. 2018.11.25 齐鲁工业大学ACM-ICPC迎新赛正式赛题解

    整理人:周翔 A 约数个数(难) 解法1:苗学林  解法2:刘少瑞   解法3:刘凯  解法4:董海峥 B Alice And Bob(易) 解法1:周翔  解法2:苗学林  解法3:刘少瑞 C 黑白 ...