NTT FWT(xor or and) 模板
void nnt(int a[],int len,int on)
{
for(int i=;i<len;i++)
if(i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);
for(int i=;i<len;i<<=) {
int wn=mod_pow(,(mod-)/(i<<));
for(int j=;j<len;j+=(i<<)) {
int w=;
for(int k=;k<i;k++,w=1ll*w*wn%mod) {
int u=a[j+k], v=1ll*w*a[j+k+i]%mod;
a[j+k]=(u+v)%mod, a[j+k+i]=(u-v+mod)%mod;
}
}
}
if(on==-) {
reverse(a+,a+len);
int inv=mod_pow(len,mod-);
for(int i=;i<len;i++)
a[i]=1ll*a[i]*inv%mod;
}
}
NTT
FWT讲解:
https://blog.csdn.net/no_name233/article/details/52824587
https://blog.csdn.net/qq_34454069/article/details/79524001
void fwtXor(int a[],int len,int on)
{
for(int i=;i<len;i++)
if(i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);
for(int i=;i<len;i<<=)
for(int j=;j<len;j+=(i<<))
for(int k=;k<i;k++){
int u=a[j+k], v=a[j+k+i];
if(on)
a[j+k]=(u+v)%mod, a[j+k+i]=(u-v+mod)%mod;
else
a[j+k]=(u+v)*inv%mod, a[j+k+i]=(u-v+mod)*inv%mod;
}
}
fwtXor
void fwtAnd(int a[],int len,int on)
{
for(int i=;i<n;++i)
if(i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);
for(int i=;i<len;i<<=)
for(int j=;j<len;j+=(i<<))
for(int k=;k<i;k++) {
int u=a[j+k], v=a[j+k+i];
if(on) a[j+k]=(u+v)%mod, a[j+k+i]=v;
else a[j+k]=(u-v+mod)%mod, a[j+k+i]=v;
}
}
fwtAnd
void fwtOr(int a[],int len,int on)
{
for(int i=;i<n;++i)
if(i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);
for(int i=;i<len;i<<=)
for(int j=;j<len;j+=(i<<))
for(int k=;k<i;k++) {
int u=a[j+k], v=a[j+k+i];
if(on) a[j+k]=u, a[j+k+i]=(v+u)%mod;
else a[j+k]=u, a[j+k+i]=(v-u+mod)%mod;
}
}
fwtOr
NTT FWT(xor or and) 模板的更多相关文章
- [学习笔记&教程] 信号, 集合, 多项式, 以及各种卷积性变换 (FFT,NTT,FWT,FMT)
目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理 ...
- $FFT/NTT/FWT$题单&简要题解
打算写一个多项式总结. 虽然自己菜得太真实了. 好像四级标题太小了,下次写博客的时候再考虑一下. 模板 \(FFT\)模板 #include <iostream> #include < ...
- bzoj4589 FWT xor版本
4589: Hard Nim Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MBSubmit: 865 Solved: 484[Submit][Status][Disc ...
- 【基础操作】FFT / DWT / NTT / FWT 详解
1. 2. 点值表示法 假设两个多项式相乘后得到的多项式 的次数(最高次项的幂数)为 $n$.(这个很好求,两个多项式的最高次项的幂数相加就得到了) 对于每个点,要用 $O(n)$ 的时间 把 $x$ ...
- 2019牛客多校第一场H XOR 线性基模板
H XOR 题意 给出一组数,求所有满足异或和为0的子集的长度和 分析 n为1e5,所以枚举子集肯定是不可行的,这种时候我们通常要转化成求每一个数的贡献,对于一组数异或和为0.我们考虑使用线性基,对这 ...
- 【洛谷4717】【模板】快速沃尔什变换(FWT模板)
点此看题面 大致题意: 有两个长度为\(2^n\)的数组\(A,B\),且\(C_i=\sum_{j⊕k==i}A_jB_k\)分别求出当\(⊕\)为\(or,and,xor\)时的\(C\)数组. ...
- SDOI2019 省选前模板整理
目录 计算几何✔ DP 斜率优化✔ 四边形不等式✔ 轮廓线DP✘ 各种分治 CDQ分治✔ 点分治✔ 整体二分✔ 数据结构 线段树合并✔ 分块✔ K-D Tree LCT 可持久化Trie✔ Splay ...
- [FWT] UOJ #310. 【UNR #2】黎明前的巧克力
[uoj#310][UNR #2]黎明前的巧克力 FWT - GXZlegend - 博客园 f[i][xor],考虑优化暴力,暴力就是FWT xor一个多项式 整体处理 (以下FWT代表第一步) F ...
- [FFT/NTT/MTT]总结
最近重新学了下卷积,简单总结一下,不涉及细节内容: 1.FFT 朴素求法:$Coefficient-O(n^2)-CoefficientResult$ FFT:$Coefficient-O(nlogn ...
随机推荐
- 8-26接口压力测试-1Dubbo接口测试
1. Dubbo Dubbo是一个分布式服务框架,提供了高性能和透明化的RPC(Remote Procedure Call Protocol)远程服务调用方案和服务治理方案. SOA:面向服务的架构 ...
- Alibaba Cluster Data 开源:270GB 数据揭秘你不知道的阿里巴巴数据中心
打开一篇篇 IT 技术文章,你总能够看到“大规模”.“海量请求”这些字眼.如今,这些功能强大的互联网应用,都运行在大规模数据中心上,然而,对于大规模数据中心,你又了解多少呢?实际上,除了阅读一些科技文 ...
- http经典解析
HTTP访问流程想象用浏览器打开imooc.com网站,HTTP走过的环节: 1.首先,是对imooc.com域名解析, (1.1)浏览器搜索浏览器自身的DNS缓存. (1.2)如果浏览器没有找到自身 ...
- css Sticky footers
写在前面 做过网页开发的同学想必都遇到过这样尴尬的排版问题:在主体内容不足够多或者未完全加载出来之前,就会导致出现(图一)的这种情况,原因是因为没有足够的垂直空间使得页脚推到浏览器窗口最底部.但是,我 ...
- Dll注入技术之APC注入
APC注入的原理是利用当线程被唤醒时APC中的注册函数会被执行的机制,并以此去执行我们的DLL加载代码,进而完成DLL注入的目的,其具体流程如下: 1)当EXE里某个线程执行到SleepEx( ...
- spark1.0.2读取hbase(CDH0.96.1)上的数据
基本环境: 我是在win7环境下,spark1.0.2,HBase0.9.6.1 使用工具:IDEA14.1, scala 2.11.6, sbt.我现在是测试环境使用的是单节点 1.使用IDEA创建 ...
- Hbase启动的时候出现:[RpcServer.handler=28,port=60000] ipc.RpcServer: RpcServer.handler=28,port=60000: exiting,master.HMasterCommandLine: Master exiting
hadoop 版本:CDH5.02 Hbase 版本:hbase-0.96.1.1-cdh5.0.2 配置文件:hbase-site.xml <configuration> <pro ...
- PE头里的东西更多。。。越看越恶心了,我都不想看了
winnt.h 中,定义的PE头结构体 typedef struct _IMAGE_NT_HEADERS{DWORD Signature;//PE文件头标志:PE\0\0.在开始DOS header的 ...
- Linux网络配置 RPM命令 samba服务 Linux目录结构
第一种方法: (1)用root身份登录,运行setup命令进入到 text mode setup utiliy对网络进行配置,这里可以进行ip,子网掩码,默认网关,dns的设置.(2)这时网卡的配置没 ...
- C++中的指针(*)、引用(&)、const详解(一、定义变量)
一.前言 本人作为一个工作了5年的程序员,程序生涯最初是从c/c++开始的,但是始终不能很熟悉的理解c语言中的指针和c++中的引用,归其原因,一部分自己没有静下心来思考,一部分原因是其自身的复杂性. ...