再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其一) 目录 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其一) 写在前面 为什么写这篇博客 一些约定 前置知识 多项式卷积 多项式的系数表达式和点值表达式 单位根及其性质 DFT和IDFT DFT的过程 IDFT的过程 FFT FFT的数学证明及时间复杂度分析 FFT的递归实现 FFT的非递归实现 FFT的局限性 例题 写在前面 为什么写这篇博客 笔者去年暑假刚刚学习过FFT,NTT的一些基础应用.但当时对FFT和NTT的理解还不够深入.本博客参考2016年国家

Codeforces Round #256 (Div. 2) C C. Painting Fence time limit per test 1 second memory limit per test 512 megabytes input standard input output standard output Bizon the Champion isn't just attentive, he also is very hardworking. Bizon the Champion d

方法一:分治 + 递归 解题思路 在21. 合并两个有序链表,我们知道如何合并两个有序链表.而本题是合并 k 个有序链表,可以通过大问题拆分成小问题解决,即把 k 个链表,拆分成 k/2 个链表组,俩俩合并,直到合并成一个链表,这就是分而治之的思想. 可以通过递归来实现分治算法: 定义函数功能:合并链表数组中的 left 到 right 个链表 结束条件:left == right,即只剩下一个链表,无须合并,直接返回 递推公式:将 [left, right] 拆分成两半,分别获得左边已合并的链

题目链接:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1621 题意: 约翰的N(1≤N≤1,000,000,000)只奶牛要出发去探索牧场四周的土地. 她们将沿着一条路走,一直走到三岔路口(可以认为所有的路口都是这样的). 这时候,这一群奶牛可能会分成两群,分别沿着接下来的两条路继续走. 如果她们再次走到三岔路口,那么仍有可能继续分裂成两群继续走. 奶牛的分裂方式十分古怪:如果这一群奶牛可以精确地分成两部分,这两部分的牛数恰好相差K(1≤K≤

题目: 洛谷 4721 分析: 我觉得这个 "分治 FFT " 不能算一种特殊的 FFT ,只是 CDQ 分治里套了个用 FFT (或 NTT)计算的过程,二者是并列关系而不是偏正关系,跟 CDQ 分治套树状数组之类性质差不多吧(所以我也不知道为什么洛谷要把这个作为一个模板). 言归正传,先看一眼原来的式子: \[f[i]=\begin{cases}1\ (i=0)\\\sum_{j=1}^{i}f[i-j]g[j]\ \mathrm{otherwise}\end{cases}\] \

原文链接www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/UOJ335.html 前言 CLY大爷随手切这种题. 日常被CLY吊打系列. 题解 首先从 pruffer 编码的角度考虑这个问题. pruffer 编码的长度为 $n-2$ ,如果点 $i$ 在 pruffer 编码中出现了 $d_i - 1$ 次,那么点 $i$ 的度数就是 $d_i$ ,对答案的贡献次数就是 $\binom {n-2}{d_i}a_i ^ {d_i}$ . 于是自然想到用 EGF 做这个题.设 $$f_

我被这些题整哭了,你呢??? 日了狗啊...... 好难啊.... 按照这个样子搞,不用找工作了,回家放牛去....... package y2019.Algorithm.divideandconquer.medium; /** * @ProjectName: cutter-point * @Package: y2019.Algorithm.divideandconquer.medium * @ClassName: FindKthLargest * @Author: xiaof * @Descr

#include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 50005; int num = 0; struct node { int *elem; int len; }; void Creatlist(struct node &list, int n) { list.elem=new int[maxn]; if(!list.elem) exit(OVERFLOW); for(int i=1; i<=n; i++)

4555: [Tjoi2016&Heoi2016]求和 题意:求\[ \sum_{i=0}^n \sum_{j=0}^i S(i,j)\cdot 2^j\cdot j! \\ S是第二类斯特林数 \] 首先你要把这个组合计数肝出来,于是我去翻了一波<组合数学> 用斯特林数容斥原理推导那个式子可以直接出卷积形式,见下一篇,本篇是分治fft做法 组合计数 斯特林数 \(S(n,i)\)表示将n个不同元素划分成i个相同集合非空的方案数 Bell数 \(B(n)=\sum\limits_{i=

[BZOJ 3456]城市规划(cdq分治+FFT) 题面 求有标号n个点无向连通图数目. 分析 设\(f(i)\)表示\(i\)个点组成的无向连通图数量,\(g(i)\)表示\(i\)个点的图的数量. 显然\(g(i)=2^{C_i^2}\)种,但是我们要把不联通的去掉. 枚举1号点所在联通块大小\(j\).从剩下\(i-1\)个点里选\(j-1\)个点和1号点构成联通块,有\(C_{i-1}^{j-1}\)种选法.1号点所在联通块的连边方案有\(f(i)\)种,剩下\(i-j\)个点随便连边

传送门 久违的多项式全家桶= =+ 分治NTT 用的就是cdq分治的思想 对于当前递归到的区间[l,r] 我们处理出[l,mid]对[mid+1,r]答案的贡献 然后分治递归求解就可以啦qwq 这个贡献是前一半卷积的答案加过去就可以啦 对于x的贡献 附代码. #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #include<cmath> #define ll long long #define mdn

题目 令\(dp_{i,j}\)表示从点1到达点i,路径长度为j的方案数.转移为\(dp_{i,j}=\sum_{(i,v,w)\in E}dp_{v,j-w}p_{i,v,w}\). 显然只能从长度小的转移到长度大的,而且转移是一个自己和自己卷积的形式.考虑分治FFT,当分治到\((l,r)\)时,考虑\(dp_{i,t1} \to dp_{j,t2}(l \leq t1 \leq mid,mid < t2 \leq r)\)的转移.枚举i和j(i,j之间存在边),把\(dp_{i,t1}(l

因为垃圾电脑太卡了就重开了一个... 前传:多项式Ⅰ u1s1 我预感还会有Ⅲ 多项式基础操作: 例题: 26. CF438E The Child and Binary Tree 感觉这题作为第一题还蛮合适的( 首先我们设 \(f_i\) 为权值之和为 \(i\) 的符合要求的二叉树的个数. 显然可以枚举根节点的权值.左子树的权值之和进行转移. 也就是 \(f_i=\sum\limits_{x\in S}\sum\limits_{y=0}^{i-S}f_yf_{i-x-y}\) 如果我们记 \(

相关知识 时间域上的函数f(t)经过傅里叶变换(Fourier Transform)变成频率域上的F(w),也就是用一些不同频率正弦曲线的加 权叠加得到时间域上的信号. \[ F(\omega)=\mathcal{F}[f(t)]=\int\limits_{-\infty}^\infty f(t)e^{-iwt}dt \] 傅里叶逆变换是将频率域上的F(w)变成时间域上的函数f(t),一般称\(f(t)\)为原函数,称\(F(w)\)为象函数.原函数和象函数构成一个傅里叶变换对. \[ f(t)

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Fast-Fourier-Transform.html 多项式 之 快速傅里叶变换(FFT)/数论变换(NTT)/例题与常用套路[入门] 前置技能 对复数以及复平面有一定的了解 对数论要求了解:逆元,原根,中国剩余定理 对分治有充足的认识 对多项式有一定的认识,并会写 $O(n^2)$ 的高精度乘法 本文概要 多项式定义及基本卷积形式 $Karatsuba$ 乘法 多项式的系数表示与点值表示,以及拉格朗日插值法

目录 多项式 多项式加法 多项式乘法 多项式的表示 系数表达 点值表达 系数形式表示的多项式的快速乘法 DFT&FFT&IDFT 单位复数根 DFT FFT IDFT 多项式乘法 蝶形运算 NTT 时间上的优化 多项式求导 多项式积分 多项式求逆 多项式开根 多项式ln 多项式exp 多项式求幂 多项式除法 多点求值 快速插值 小技巧1 任意模数FFT 模板 多点求值+快速插值 这里只有公式&做法,没有复杂的证明(其实是因为弱鸡yww不会) 参考自国家集训队论文&各个博客

------------------------------------------本文只探讨多项式乘法(FFT)在信息学中的应用如有错误或不明欢迎指出或提问,在此不胜感激 多项式 1.系数表示法     一般应用最广泛的表示方式     用A(x)表示一个x-1次多项式,a[i]为$ x^i$的系数,则A(x)=$ \sum_0^{n-1}$ a[i] * $ x^i$ 仅利用这种方式求多项式乘法复杂度为O($ n^2$),不够优秀2.点值表示法     将n个互不相同的值$ x_0$...$

小学生都能看懂的FFT!!! 前言 在创新实践重心偷偷看了一天FFT资料后,我终于看懂了一点.为了给大家提供一份简单易懂的学习资料,同时也方便自己以后复习,我决定动手写这份学习笔记. 食用指南: 本篇受众:如标题所示,另外也面向同我一样高中起步且非常菜的OIer.真正的dalao请无视. 本篇目标:让大家(和不知道什么时候把FFT忘了的我)在没有数学基础的情况下,以最快的速度了解并 会写 FFT.因此本篇将采用尽可能通俗易懂的语言,且略过大部分数学证明,在严谨性上可能有欠缺.但如果您发现了较大的

上次学fft还是5月份,昨天发现已经忘记怎么推导了,代码也看不懂了,就又学习了一发,大概是看menci的博客 0.fft可以进行多项式乘法,朴素的乘法跟手算一样是O(n^2),fft可以通过分治做到nlogn 1.点值表示:首先我们平常看见的多项式都是系数表示,类似于a0+a1*x^1+a2*x^2......,然而通过这种形式我们是不可能降低复杂度的,怎么搞都是O(n^2),于是我们换成点值表示.点值表示是什么呢?设多项式A(x),那么我们带进去一个x可以得到一个y,y=A(x),然后我们取b

1.多项式的两种表示法 1.系数表示法 我们最常用的多项式表示法就是系数表示法,一个次数界为\(n\)的多项式\(S(x)\)可以用一个向量\(s=(s_0,s_1,s_2,\cdots,s_n-1)\)系数表示如下:\[S(x)=\sum_{k=0}^{n-1}s_kx^k\] 系数表示法很适合做加法,可以在\(O(n)\)的时间复杂度内完成,表达式为:\[S(x)=A(x)+B(x)=\sum_{k=0}^{n-1}(a_k+b_k)x^k\] 当中\[s_k=a_k+b_k\] 但是,系数

前言 如果我们能用一种时间上比 \(O(n^2)\) 更优秀的方法来计算大整数(函数)的乘法,那就好了.快速傅里叶变换(FFT) 可以帮我们在 \(O(n\log n)\) 的时间内解决问题. 函数乘积 计算两个大整数之积时,我们发现 \[(2x+3)(4x+5)=8x^2+22x+15\quad...(*)\\ 23\times45=1035\] 而如果我们把 \((*)\) 式右边的每一位的系数看做一个数每位上的数码,正好得到了 \(1035\).事实上,对于所有的多项式乘法,以上规律同样成