@(学习笔记)[FFT, NTT] Problem Description Calculate A * B. Input Each line will contain two integers A and B. Process to end of file. Note: the length of each integer will not exceed 50000. Output For each case, output A * B in one line. Sample Input 1 2…

自己整理出来的模板 存在的问题: 1.多项式求逆常数过大(尤其是浮点数FFT) 2.log只支持f[0]=1的情况,exp只支持f[0]=0的情况 有待进一步修改和完善 FFT: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef double db; ); ,M=1e6+,mod=; int n,m,n2,a[N]; int Pow(int x,int p) { ; ,x=(ll)x*x%mod…

NTT: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; #define N 2000050 #define ll long long #define MOD 998244353 template<typename T> inline void read(T&x) { T f=,c=;char ch=getchar(); ;ch=getchar()…

题目要我们求$f[i]=\sum\limits_{j=1}^{i}f[i-j]g[j]\;mod\;998244353$ 直接上$NTT$肯定是不行的,我们不能利用尚未求得的项卷积 所以要用$CDQ$分治,先递归$[l,mid]$,然后处理$[l,mid]$对$[mid+1,r]$的影响,再递归$[mid+1,r]$ 当我们处理$[l,mid]$对$[mid+1,r]$的影响时,$f[i](i\in [l,mid])$的是已经求完的,所以能用$NTT$卷积 细节比较多,注意不要让$f[i](i\…

解题关键:快速数论变换NTT模板. 注意$ans$数组的$ans[n]$一定要注意置$0$,或者结果从$n-1$开始遍历,这里很容易出错. 代码1:ACdreamer 的板子. 为什么要reverse序列至今没证明出来.=,=有懂的聚聚可以告诉本渣一下,万分感谢!!~~ 经过聚聚们的指导,还是不太懂,最终从wiki上找到了比较易懂的证明~ #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<…

众所周知,tzc 在 2019 年(12 月 31 日)就第一次开始接触多项式相关算法,可到 2021 年(1 月 1 日)才开始写这篇 blog. 感觉自己开了个大坑( 多项式 多项式乘法 好吧这个应该是多项式各种运算中的基础了. 首先,在学习多项式乘法之前,你需要学会: 复数 我们定义虚数单位 \(i\) 为满足 \(x^2=-1\) 的 \(x\). 那么所有的复数都可以表示为 \(z=a+bi\) 的形式,其中 \(a,b\) 均为实数. 复数的加减直接对实部虚部相加减就行了. 复数的乘…

前言.FFT  NTT 算法 网上有很多,这里不再赘述. 模板见我的代码库: FFT:戳我 NTT:戳我 正经向:FFT题目解题思路 \(FFT\)这个玩意不可能直接裸考的..... 其实一般\(FFT\)的题目难点不在于\(FFT\),而在于构造多项式与卷积. 两个经典例题: [ZJOI2014]力 给定序列\(\{ q[1],q[2],....q[n]\}\) 定义:\(Ej = \sum_{i<j} \frac{q[i]}{(i-j)^2} - \sum_{i>j} \frac{q[i]…

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, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te…

FFT/NTT/MTT Tags:数学 作业部落 评论地址 前言 这是网上的优秀博客 并不建议初学者看我的博客,因为我也不是很了解FFT的具体原理 一.概述 两个多项式相乘,不用\(N^2\),通过\(FFT\)可以把复杂度优化到\(O(NlogN)\),\(NTT\)能够取模,\(MTT\)可以对非\(NTT\)模数取模,相对来说\(FFT\)常数小些因为不要取模 二.我们来背板子(FFT) 先放一个板子(洛谷P3803 [模板]多项式乘法(FFT)) #include<iostream>…

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 <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cmath> #include <cctype> #include <algorithm> #define rin(i,a,b)…

第三波,走起~~ FFT/NTT复习笔记&多项式&生成函数学习笔记Ⅰ FFT/NTT复习笔记&多项式&生成函数学习笔记Ⅱ 单位根反演 今天打多校时 1002 被卡科技了--赛场上看出来是个单位根反演但不会,所以只好现学这东西了( 首先你得知道单位根是什么东西,对于 \(n\) 次方程 \(x^n-1=0(x\in\mathbb{C})\),在复数域上有 \(n\) 个根,其对应到复平面上就是单位圆的 \(n\) 等分点,我们将这些单位根从 \(x\) 轴正半轴开始顺时针依次…

FFT&NTT总结 一些概念 \(DFT:\)离散傅里叶变换\(\rightarrow O(n^2)\)计算多项式卷积 \(FFT:\)快速傅里叶变换\(\rightarrow O(nlogn)\)计算多项式卷积 \(NTT:\)快速数论变换\(\rightarrow\)对\(FFT\)的常数优化 \(MTT:\)\(NTT\)的一些拓展 FFT 多项式&卷积 设\(A(x)\)表示一个\(n-1\)次多项式 则\(A(x)=\sum_{i=0}^{n-1}a_ix^i\) 而卷积就是两个…

@(学习笔记)[FFT, NTT] 问题概述 给出两个次数为\(n\)的多项式\(A\)和\(B\), 要求在\(O(n \log n)\)内求出它们的卷积, 即对于结果\(C\)的每一项, 都有\[c_i = \sum_{j = 0}^{n}a_j \cdot b_{i - j}\] 问题求解 大致思路 朴素做法: 考虑按照上面的式子暴力运算, 时间复杂度: \(O(n^2)\) 考虑把多项式化作点值表达, 记\[A(x) =\sum_{i = 0}^n a_i x^i\] 我们把\(A\)和…

在学各种数各种反演之前把以前做的$FFT$/$NTT$的题整理一遍 还请数论$dalao$口下留情 T1快速傅立叶之二 题目中要求求出 $c_k=\sum\limits_{i=k}^{n-1}a_i*b_{i-k}$ 首先可以把$a$翻转, $c_k=\sum\limits_{i=k}^{n-1}a_{n-1-i}*b_{i-k}$ $c_k=\sum\limits_{i=0}^{n-k-1}a_{n-k-1-i}*b_{i}$ T2力 $f[i]=\sum_{j=1}^{i-1}\frac{q…

FFT和NTT真是噩梦呢 既然被FFT和NTT坑够了,坑一下其他的人也未尝不可呢 前置知识 多项式基础知识 矩阵基础知识(之后会一直用矩阵表达) FFT:复数基础知识 NTT:模运算基础知识 单位根介绍 设有一个数a,使得an=1,其中n为满足an=1的最小正整数 满足条件的a有哪些呢? 复数域上的(cos(2π/n)+sin(2π/n)*i)(一般用ωn表示) 模运算中的原根g(mod n+1) 更宽泛地说,只要在一个集合中定义了加法和乘法,而且二者满足: 存在元素“0”,使得加上“0”的结果…

HDU-4609(FFT/NTT) 题意: 给出n个木棒,现从中不重复地选出3根来,求能拼出三角形的概率. 计算合法概率容易出现重复,所以建议计算不合法方案数 枚举选出的最大边是哪条,然后考虑剩下两条边之和小于等于它 两条边之和为\(x\)的方案数可以\(FFT/NTT\)得到,是一个简单的构造 即\(f(x)=\sum x^{length_i}\),求出\(f(x)^2\),就能得到和的方案数,但是会重复,包括自己和自己算,一对算两次 处理一下前缀和即可 #include<bits/stdc+…

FFT快速傅里叶模板…… /* use way: assign : h(x) = f(x) * g(x) f(x):len1 g(x):len2 1. len = 1; while(len < 2 * len1 || len < 2 * len2) len <<= 1; 2. for i=0 to len1-1 : x1[i](f(i),0) for i=len1 to len-1 : x1[i](0.0) g(x) is same..... 3. fft(x1,len,1) ff…

FFT NTT错误总结 1 处理\(r\)数组时忘记赋值 r[i] = (r[i >> 1] >> 1) | ((i & 1) << (l - 1)); 2 负数重载运算符 point operator * (point a,point b){ return point(a.x * b.x - a.y * b.y,a.x * b.y + a.y * b.x); } 3 欧拉公式记不清楚 point Wn = point(cos(Pi / mid),type *…

A * B Problem Plus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 12665    Accepted Submission(s): 2248 Problem Description Calculate A * B.   Input Each line will contain two integers A and B.…

解题关键:快速傅里叶变换fft练习. 关于结果多项式长度的确定,首先将短多项式扩展为长多项式,然后扩展为两倍. #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cstdlib> #include<iostream> #include<cmath> #include<complex> #define N 131072 #define pi aco…

前言 众所周知,这两个东西都是用来算多项式乘法的. 对于这种常人思维难以理解的东西,就少些理解,多背板子吧! 因此只总结一下思路和代码,什么概念和推式子就靠巨佬们吧 推荐自为风月马前卒巨佬的概念和定理都非常到位的总结 推荐ppl巨佬的简明易懂的总结 FFT 多项式乘法的蹊径--点值表示法 一般我们把两个长度为\(n\)的多项式乘起来,就类似于做竖式乘法,一位一位地乘再加到对应位上,是\(O(n^2)\)的 如何优化?直接看是没有思路的,只好另辟蹊径了. 多项式除了我们常用的系数表示法\(y=a_…

题目链接 换一下形式:\[f_i=\sum_{j=0}^{i-1}f_jg_{i-j}\] 然后就是分治FFT模板了\[f_{i,i\in[mid+1,r]}=\sum_{j=l}^{mid}f_jg_{i-j}+\sum_{j=mid+1}^rf_jg_{i-j}\] 复杂度\(O(n\log^2n)\). 分治思路见:https://www.cnblogs.com/SovietPower/p/9366763.html 多项式求逆做法先坑着. //693ms 4.91MB #include <…

wmq的A×B Problem 发布时间: 2017年4月9日 17:06   最后更新: 2017年4月9日 17:07   时间限制: 3000ms   内存限制: 512M 描述 这是一个非常简单的问题. wmq如今开始学习乘法了!他为了训练自己的乘法计算能力,写出了n个整数,并且对每两个数a,b都求出了它们的乘积a×b.现在他想知道,在求出的n(n−1)2个乘积中,除以给定的质数m余数为k(0≤k<m)的有多少个. 输入 第一行为测试数据的组数. 对于每组测试数据,第一行为2个正整数n,…

  进阶篇戳这里. 目录 何为「多项式」 基本概念 系数表示法 & 点值表示法 傅里叶(Fourier)变换 概述 前置知识 - 复数 单位根 快速傅里叶正变换(FFT) 快速傅里叶逆变换(IFFT) 迭代实现 例题 「洛谷 P3803」「模板」多项式乘法(FFT) 题意简述 数据规模 快速数论变换(NTT) 原根 实现 NTT 模数 奇怪的模数 - 任意模数 NTT 三模 NTT 拆系数 FFT(MTT) 七次转五次 五次转四次 例题 「洛谷 P4245」「模板」任意模数 NTT 题意简述 数…

分析:网上别家的代码都分析的很好,我只是给我自己贴个代码,我是kuangbin的搬运工 一点想法:其实FFT就是快速求卷积罢了,当小数据的时候我们完全可以用母函数来做,比如那种硬币问题 FFT只是用来解决数据规模较大时的办法,可以达到nlogn的效率,大体原理就是运用了n次单位复根的折半引理 具体可以看算法导论 高度仰慕kuangbin大神的模板,实在是不想自己写 对于这个题,我们10^k的系数看成多项式系数,然后求卷积,进位就好了 #include <stdio.h> #include &l…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1402 一般的的大数乘法都是直接模拟乘法演算过程,复杂度O(n^2),对于这题来说会超时.乘法的过程基本就是等同于多项式相乘的过程,只是没有进位而已.对于这种问题我们需要转化然后用FFT求解.FFT是用来计算离散傅里叶变化(DFT)及其逆变换(IDFT)的快速算法,复杂度O(n*logn).DFT有一个很重要的性质:时域卷积,频域乘积:频域乘积,时域卷积.那么什么是时域.频域.卷积.乘积呢?时域和频域…

题目大意:$FFT$,给你两个多项式,请输出乘起来后的多项式. 题解:$FFT$,由于给的$n$不是很大,也可以用$NTT$做 卡点:无 C++ Code:  FFT: #include <cstdio> #include <cmath> using namespace std; const double Pi = acos(-1); int n, m; struct complex { double r, i; complex (double a = 0, double b =…

具体步骤: 1.补0:在两个多项式最前面补0,得到两个 $2n$ 次多项式,设系数向量分别为 $v_1$ 和 $v_2$. 2.求值:用FFT计算 $f_1 = DFT(v_1)$ 和 $f_2=DFT(v_2)$.这里得到的 $f_1$ 和 $f_2$ 分别是两个输入多项式在 $2n$ 次单位根处的各个取值(即点值表示) 3.乘法:把两个向量 $f_1$ 和 $f_2$ 的每一维对应相乘,得到向量 $f$.它对应输入多项式乘积的点值表示. 4.插值:用FFT计算 $v=IDFT(f)$,其实…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1402 初学FFT. http://www.cnblogs.com/WABoss/p/FFT_Note.html 直接上代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; #define MAXN 133333 const double…

简介 FFT是多项式乘法的一种快速算法, 时间复杂度 \(O(n \log n)\). FFT可以用于求解形如\(C_i = \sum_{j=0}^i A_jB_{i-j}\)的式子. 如果下标有偏差,可以通过平移, 翻转等方法化为上式. Code const int nmax=(int)3e6+50; const db pi=acos(-1.0); struct tcpx{db a,b;}c1[nmax],c2[nmax]; tcpx operator+(tcpx a,tcpx b){retu…