FFT\NTT总结

学了好久，终于基本弄明白了

推荐两个博客：

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再推荐几本书：

《ACM/ICPC算法基础训练教程》

《组合数学》（清华大学出版社）

《高中数学选修》

预备知识

复数方面

找数学老师去

\[i^{2}=-1，i为虚数的单位
\]

坐标系上纵轴就是虚数轴，复数就是这上面的点

三种表示法:

$$一般：a + bi，a为实部，b为虚部$$

$$指数：e^{i\theta}坐标系上的模长$$

$$三角：模长(cos\theta + i sin \theta)$$

运算：

加减法：实部虚部分别相加

乘法：$$(a + bi) * (c + di) = ac + adi + bci + bdi^{2}

= ac-bd+(ad+bc)i$$

欧拉公式

\[e^{ix} = cosx + isinx(就是指数表示和三角表示)
\]

\[特别的e^{i\pi} = -1
\]

多项式

\[系数表示法：A(x) = \Sigma _{k=0}^{n - 1} a_kx^k
\]

\[点值表示法：对于所有的x_k，求出它们对应的A(x)，设为y_k
\]

\[则可以用\{(x_0, y_0), (x_1, y_1), ......, (x_n-1, y_n-1)\} 表示这个多项式
并且是唯一确定的\]

单位复数根

\[n次单位复数根\omega^{n} = 1，n次单位复数根刚好有n个对应e^{\frac{2k\pi i}{n}}，其中k=0到n - 1
\]

三个性质：

消去引理：

$$n, d, k为正整数，则\omega^{{dk}_{dn}=\omega}{k}{n}$$

$$证明：套e^{\frac{2k\pi i}{n}} 即可$$

折半引理：

$$n为大于零的偶数，则(\omega^{{k+\frac{n}{2}}_{n})}{2}=\omega^{{2k+n}_{n}=\omega}{2k}{n}\omega^{{n}_{n}=(\omega}{k}{n})^{2}$$

求和引理：

大于1的整数n，和不被n整除的非负整数k，有

$$\Sigma^{{n-1}_{j=0}(\omega}{k}{n})^{j}=0$$

证明可以用等比数列求和公式得到（很简单的，手推一遍就好）

Rader排序

其实就是二进制数位翻转

正题

DFT

对于k=0~n-1，定义：

\[y_k=A(\omega^{k}_{n}) = \Sigma^{n-1}_{j=0} a_j(\omega^{k}_{n})^j
\]

\[得到的y称为a的离散傅里叶变换，记作y=DFT_n(a) (这里的y，a指的是所有的y_k, a_k，即向量y,a)
\]

逆DFT

\[就是DFT的逆变换，求出向量a，记为DFT^{-1}
\]

假设得到了向量y

\[对于y_k = \Sigma^{n-1}_{i=0}a_i(\omega^{k})^i
\]

\[有a_k = \frac{1}{n}\Sigma^{n-1}_{i=0}y_i(\omega^{-k})^i
\]

\[证明：a_k=\frac{1}{n}\Sigma^{n-1}_{i=0}y_i(\omega^{-k})^i=\frac{1}{n}\Sigma^{n-1}_{i=0}( \Sigma^{n-1}_{j=0}a_j(\omega^{k})^j)(\omega^{-k})^i=\frac{1}{n} \Sigma^{n-1}_{i=0}a_i(\Sigma^{n-1}_{j=0}(\omega^{j-k})^i)
\]

\[可以用等比数列求和出上面的就是a_k（当j\ne k是括号里的为0，当j=k时为1）
\]

FFT

上面已经把DFT和逆DFT搞定了，两个几乎是一样的

所以求多项式的积（卷积）可以用DFT转换成点值表示，就可以O(n)，一一相乘，得到积的多项式的点值表示，最后用逆DFT得到系数表示

复杂度瓶颈在于怎样快速求解DFT（逆DFT和DFT方法一样）

FFT就是一个O(nlogn)求解DFT的方法

首先把A(x)分成奇数项和偶数项记作

\[A^{[0]}(x) = a_0 + a_2x + a_4x^2 + ... + a_{n-2}x^{\frac{n}{2} - 1}
\]

\[A^{[1]}(x) = a_1 + a_3x + a_5x^2 + ... + a_{n-1}x^{\frac{n}{2} - 1}
\]

\[显然A(x) = A^{[0]}(x^2) + xA^{[1]}(x^2)
\]

那么

\[A(\omega^k_n)=A^{[0]}((\omega^k_n)^2) + \omega^k_n A^{[1]}((\omega^k_n)^2)=A^{[0]}(\omega^k_{\frac{n}{2}}) + \omega^k_n A^{[1]}(\omega^k_{\frac{n}{2}})
\]

\[因为\omega^{\frac{n}{2}}_{n}=\omega_{2}=e^{k\pi i}= cos k\pi + i sin k\pi = -1
\]

\[所以A(\omega^{k+\frac{n}{2}}_n)=A^{[0]}(\omega^k_{\frac{n}{2}}) - \omega^k_n A^{[1]}(\omega^k_{\frac{n}{2}})
\]

这称为蝴蝶操作

于是对每个y值的求解可以通过分组求出，若递归变成处理子任务，这样复杂度就成了O(nlogn)

这样不停地分组，最后就相当于Rader排序了一番，所以也可以变成非递归的

注意每次都要把多项式补成2的幂，便于FFT

递归写可能好理解一些，但不好写

还有一些东西什么的，其实记一记就好了其实自己说不清

系统的复数complex代码

# include <bits/stdc++.h>
# define RG register
# define IL inline
# define Fill(a, b) memset(a, b, sizeof(a))
using namespace std;
typedef long long ll;
const int _(3e6 + 10);
const double Pi = acos(-1);

IL ll Read(){
	char c = '%'; ll x = 0, z = 1;
	for(; c > '9' || c < '0'; c = getchar()) if(c == '-') z = -1;
	for(; c >= '0' && c <= '9'; c = getchar()) x = x * 10 + c - '0';
	return x * z;
}

int n, m, r[_], l;
complex <double> a[_], b[_];

IL void FFT(complex <double> *P, int opt){
	for(RG int i = 0; i < n; ++i) if(i < r[i]) swap(P[i], P[r[i]]); //Rader排序
	for(RG int i = 1; i < n; i <<= 1){
		complex <double> W(cos(Pi / i), opt * sin(Pi / i));  //旋转因子
		for(RG int p = i << 1, j = 0; j < n; j += p){
			complex <double> w(1, 0);
			for(RG int k = 0; k < i; ++k, w *= W){
				complex <double> X = P[j + k], Y = w * P[j + k + i];
				P[j + k] = X + Y; P[j + k + i] = X - Y;    //蝴蝶操作
			}
		}
	}
}

int main(RG int argc, RG char *argv[]){
	n = Read(); m = Read();
	for(RG int i = 0; i <= n; ++i) a[i] = Read();
	for(RG int i = 0; i <= m; ++i) b[i] = Read();
	m += n;
	for(n = 1; n <= m; n <<= 1) ++l;//补成2的幂
	for(RG int i = 0; i < n; ++i) r[i] = (r[i >> 1] >> 1) | ((i & 1) << (l - 1));//Rader排序预处理
	FFT(a, 1); FFT(b, 1); //DFT
	for(RG int i = 0; i < n; ++i) a[i] = a[i] * b[i]; //点值直接相乘
	FFT(a, -1);  //逆DFT
	for(RG int i = 0; i <= m; ++i) printf("%d ", (int)(a[i].real() / n + 0.5));
	return 0;
}

或者可以自己定义complex，用复数运算

struct Complex{
	double real, image;
	IL Complex(){  real = image = 0;  }
	IL Complex(RG double a, RG double b){  real = a; image = b;  }
	IL Complex operator +(RG Complex B){  return Complex(real + B.real, image + B.image);  }
	IL Complex operator -(RG Complex B){  return Complex(real - B.real, image - B.image);  }
	IL Complex operator *(RG Complex B){  return Complex(real * B.real - image * B.image, real * B.image + image * B.real);  }
}

NTT(快速数论变换)

前置技能原根

设\(g\)为\(p\)(质数)的原根

则\(e^{\frac{2\pi i}{n}}\equiv\omega_n\equiv g^{\frac{p-1}{n}}(mod \ p)\)

带进去就好了

Reverse的那个不会证明

\(UOJ\)的模板

# include <bits/stdc++.h>
# define RG register
# define IL inline
# define Fill(a, b) memset(a, b, sizeof(a))
using namespace std;
typedef long long ll;
const int Zsy(998244353);
const int Phi(998244352);
const int G(3);
const int _(4e5 + 5);

IL ll Input(){
    RG ll x = 0, z = 1; RG char c = getchar();
    for(; c < '0' || c > '9'; c = getchar()) z = c == '-' ? -1 : 1;
    for(; c >= '0' && c <= '9'; c = getchar()) x = (x << 1) + (x << 3) + (c ^ 48);
    return x * z;
}

int n, m, N, l, r[_], A[_], B[_];

IL int Pow(RG ll x, RG ll y){
	RG ll ret = 1;
	for(; y; y >>= 1, x = x * x % Zsy)
		if(y & 1) ret = ret * x % Zsy;
	return ret;
}

IL void NTT(RG int *P, RG int opt){
	for(RG int i = 0; i < N; ++i) if(r[i] < i) swap(P[r[i]], P[i]);
	for(RG int i = 1; i < N; i <<= 1){
		RG int W = Pow(G, Phi / (i << 1));
		if(opt == -1) W = Pow(W, Zsy - 2);
		for(RG int j = 0, p = i << 1; j < N; j += p){
			RG int w = 1;
			for(RG int k = 0; k < i; ++k, w = 1LL * w * W % Zsy){
				RG int X = P[k + j], Y = 1LL * w * P[k + j + i] % Zsy;
				P[k + j] = (X + Y) % Zsy, P[k + j + i] = (X - Y + Zsy) % Zsy;
			}
		}
	}
}

int main(RG int argc, RG char* argv[]){
    n = Input(), m = Input();
	for(RG int i = 0; i <= n; ++i) A[i] = Input();
	for(RG int i = 0; i <= m; ++i) B[i] = Input();
	for(n += m, N = 1; N <= n; N <<= 1) ++l;
	for(RG int i = 0; i < N; ++i) r[i] = (r[i >> 1] >> 1) | ((i & 1) << (l - 1));
	NTT(A, 1); NTT(B, 1);
	for(RG int i = 0; i < N; ++i) A[i] = 1LL * A[i] * B[i] % Zsy;
	NTT(A, -1);
	RG int inv = Pow(N, Zsy - 2);
	for(RG int i = 0; i <= n; ++i) printf("%lld ", 1LL * A[i] * inv % Zsy);
    return 0;
}