\(f(i)\) 为 \(k\) 次多项式,\(\sum_{i=0}^nf(i)\cdot q^i\) 的 \(O(k\log k)\) 求法 令 \(S(n)=\sum_{i=0}^{n-1}f(i)\cdot q^i\),有一个结论,存在一个 \(\le k\) 次多项式 \(g(n)\) 使得 \(S(n)=q^ng(n)-g(0)\). 证明 \(n=0\) 时显然成了,假设 \(n\le k-1\) 时都成立,考虑 \(n=k\) 时的情况: \[qS(n)=\sum_{i=0}^{n…
lk = ['oid', 'timestamp', 'signals', 'area', 'building', 'city', 'name', 'floor', 'industry', 'region', 'stress', 'longitude', 'latitude', 'area', 'area_code'] oid, timestamp, signals, area, building, city, name, floor, industry, region, stress, long…
printf不会关心你输入的参数的类型,你输入的实际是 printf("%f",3),但是这个整型3不会被隐式类型转换为浮点型,而是被直接按内存内容当作浮点型 也就是说,内部使用等价于 int i = 3; printf("%f", *(float*)&i) 不幸的是,整型3在内存布局上如果看成浮点数,它就是接近于0 完整的说明一下吧. 首先 printf("%f",10/3);等价于 printf("%f",3);也…
在WCF中使用消息队列MSMQ 在windows平台上,MSMQ是首选的消息传递中间件,它是一种高速.异步.可靠的通信机制,当我们在Internet上的两个应用需要交换信息时,使用这样的中间件可能是必须的. 构建企业级可靠的.异步的.消息应用方案,方案的设计目标是在Client/Server端建立可靠的.异步的通信.系统采用MSMQ作为传输机制,因为MSMQ支持可靠的队列通信.MSMQ部署在三方Server上(一般集群部署,避免单点故障).Client端应用程序使用WCF的NetMsmqBing…
判断字符串是否包含字母‘k’或者‘K’ public bool IsIncludeK(string temp) { temp = temp.ToLower(); if (temp.Contains('k')) { return true; } else { return false; } }…
const appendInfo = () => { const API_SECRET_KEY = 'https://github.com/dyq086/wepy-mall/tree/master/src' const TIMESTAMP = 'util.getCurrentTime()' const SIGN = 'md5.hex_md5((TIMESTAMP + API_SECRET_KEY).toLowerCase())' return { 'API_SECRET_KEY': API_SE…
Xctf-easyapk Write UP 前期工作 查壳 无壳 运行 没什么特别的 逆向分析 使用jadx反编译查看代码 先看看文件结构 MainActivity代码 public class MainActivity extends AppCompatActivity { /* access modifiers changed from: protected */ public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate…
前言(不想听的可以跳到下面) OK.蒟蒻又来口胡了. 自从ZJOI2019上Day的数论课上的多项式听到懵逼了,所以我就下定决心要学好多项式.感觉自己以前学的多项式都是假的. 但是一直在咕咕,现在是中午,一个早上的努力就完成了FFT的学习,其实并没有想象中的那么难. 文笔较渣,想到什么就写什么,可能逻辑性比较差,来回看个几遍差不多就懂了. 介绍 先简单介绍一下FFT(Fast Fourier Transformation) ,中文全名叫做快速傅里叶变换. 应用在加速多项式的乘法,或者是高精度加速…
本来一直都是写\(7\)次的\(MTT\)的--然后被\(shadowice\)巨巨调教了一通之后只好去学一下\(4\)次的了-- 简单来说就是我们现在需要处理一类模数不为\(NTT\)模数的情况 这里是板子 三模\(NTT\) 跑的很慢而且我也不会,这里就不说了 拆系数\(FFT\) 两个多项式\(P(z),Q(z)\),我们把它们的系数拆成 \[A(z)=\sum_{i=0}^\infty (P_i>>15)z^i,B(z)=\sum_{i=0}^\infty (P_i\&3276…
生成函数 多项式 形如$\sum_{i=0}^{n}a_i x^i$的代数式称为n阶多项式 核函数 {ai}的核函数为f(x),它的生成函数为sigma(ai*f(i)*x^i) 生成函数的加减 {ai}{bi}的生成函数为A(x),B(x) {ai+/-bi}的生成函数为A(x)+/-B(x) 生成函数的乘法 {ai}{bi}的卷积的生成函数是A(x)B(x) 普通生成函数 $A(x)=\sum a_i x^i$ 指数型生成函数 $A(x)=\sum \frac{a_i x^i}{i!}$ 特…