传送门

话说FFT该不会真的只能用来做这种板子吧……

我们把两个数字的每一位都看作多项式的系数

然后这就是一个多项式乘法

上FFT就好了

然后去掉前导零

(然而连FFT的板子都背不来orz,而且空间又开小了……)

 //minamoto
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
using namespace std;
char sr[<<],z[];int C=-,Z;
inline void Ot(){fwrite(sr,,C+,stdout),C=-;}
inline void print(int x){
if(C><<)Ot();if(x<)sr[++C]=,x=-x;
while(z[++Z]=x%+,x/=);
while(sr[++C]=z[Z],--Z);
}
const int N=2e5+;const double Pi=acos(-1.0);
int r[N],l=,limit=,c[N],n;char sa[N],sb[N];
struct complex{
double x,y;
complex(double xx=,double yy=){x=xx,y=yy;}
inline complex operator +(complex b){return complex(x+b.x,y+b.y);}
inline complex operator -(complex b){return complex(x-b.x,y-b.y);}
inline complex operator *(complex b){return complex(x*b.x-y*b.y,x*b.y+y*b.x);}
}a[N],b[N];
void FFT(complex *a,int type){
for(int i=;i<limit;++i)
if(i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);
for(int mid=;mid<limit;mid<<=){
complex Wn(cos(Pi/mid),type*sin(Pi/mid));
for(int R=mid<<,j=;j<limit;j+=R){
complex w(,);
for(int k=;k<mid;++k,w=w*Wn){
complex x=a[j+k],y=w*a[j+k+mid];
a[j+k]=x+y,a[j+k+mid]=x-y;
}
}
}
}
int main(){
// freopen("testdata.in","r",stdin);
scanf("%d",&n),--n;
scanf("%s%s",sa,sb);
for(int i=;i<=n;++i) a[i].x=sa[n-i]-'',b[i].x=sb[n-i]-'';
while(limit<=n*) limit<<=,++l;
for(int i=;i<=limit;++i) r[i]=(r[i>>]>>)|((i&)<<(l-));
FFT(a,),FFT(b,);
for(int i=;i<=limit;++i) a[i]=a[i]*b[i];
FFT(a,-);
for(int i=;i<=limit;++i) c[i]=(int)(a[i].x/limit+0.5);
for(int i=;i<=limit;++i)
if(c[i]>){
c[i+]+=c[i]/,c[i]%=;
if(i+>limit) ++limit;
}
for(int i=limit;i>=;--i)
if(c[i]==) --limit;
else break;
for(int i=limit;i>=;--i) print(c[i]);
Ot();
return ;
}

洛谷P1919 【模板】A*B Problem升级版(FFT)的更多相关文章

  1. 洛谷.1919.[模板]A*B Problem升级版(FFT)

    题目链接:洛谷.BZOJ2179 //将乘数拆成 a0*10^n + a1*10^(n-1) + ... + a_n-1的形式 //可以发现多项式乘法就模拟了竖式乘法 所以用FFT即可 注意处理进位 ...

  2. 【洛谷P1919】A*B Problem升级版

    题目大意:rt 题解:将长度为 N 的大整数看作是一个 N-1 次的多项式,利用 FFT 计算多项式的卷积即可. 代码如下 #include <bits/stdc++.h> using n ...

  3. 洛谷P1919 【模板】A*B Problem升级版 题解(FFT的第一次实战)

    洛谷P1919 [模板]A*B Problem升级版(FFT快速傅里叶) 刚学了FFT,我们来刷一道模板题. 题目描述 给定两个长度为 n 的两个十进制数,求它们的乘积. n<=100000 如 ...

  4. 洛谷P3373 [模板]线段树 2(区间增减.乘 区间求和)

    To 洛谷.3373 [模板]线段树2 题目描述 如题,已知一个数列,你需要进行下面两种操作: 1.将某区间每一个数加上x 2.将某区间每一个数乘上x 3.求出某区间每一个数的和 输入输出格式 输入格 ...

  5. 洛谷P1919 【模板】A*B Problem升级版(FFT快速傅里叶)

    题目描述 给出两个n位10进制整数x和y,你需要计算x*y. 输入输出格式 输入格式: 第一行一个正整数n. 第二行描述一个位数为n的正整数x. 第三行描述一个位数为n的正整数y. 输出格式: 输出一 ...

  6. 洛谷P1919 A*B problem 快速傅里叶变换模板 [FFT]

    题目传送门 A*B problem 题目描述 给出两个n位10进制整数x和y,你需要计算x*y. 输入输出格式 输入格式: 第一行一个正整数n. 第二行描述一个位数为n的正整数x. 第三行描述一个位数 ...

  7. 【AC自动机】洛谷三道模板题

    [题目链接] https://www.luogu.org/problem/P3808 [题意] 给定n个模式串和1个文本串,求有多少个模式串在文本串里出现过. [题解] 不再介绍基础知识了,就是裸的模 ...

  8. 洛谷P3375 [模板]KMP字符串匹配

    To 洛谷.3375 KMP字符串匹配 题目描述 如题,给出两个字符串s1和s2,其中s2为s1的子串,求出s2在s1中所有出现的位置. 为了减少骗分的情况,接下来还要输出子串的前缀数组next.如果 ...

  9. LCT总结——概念篇+洛谷P3690[模板]Link Cut Tree(动态树)(LCT,Splay)

    为了优化体验(其实是强迫症),蒟蒻把总结拆成了两篇,方便不同学习阶段的Dalao们切换. LCT总结--应用篇戳这里 概念.性质简述 首先介绍一下链剖分的概念(感谢laofu的讲课) 链剖分,是指一类 ...

  10. 【洛谷p1601】A+B Problem(高精)

    高精度加法的思路还是很简单容易理解的 A+B Problem(高精)[传送门] 洛谷算法标签: 附上代码(最近懒得一批) #include<iostream> #include<cs ...

随机推荐

  1. 图像滤镜艺术---PS图层混合模式之明度模式

    本文将介绍PS图层混合模式中比較复杂 的"明度"模式的算法原理及代码实现内容. 说到PS的图层混合模式,计算公式都有,详细代码实现也能找到,可是,都没有完整介绍全部图层混合模式的代 ...

  2. TTimer源码研究

    TTimerProc = procedure of object; IFMXTimerService = interface(IInterface) ['{856E938B-FF7B-4E13-85D ...

  3. Debug 和 Release 的区别

    Debug 和 Release 的区别         Debug 通常称为调试版本,它包含调试信息,并且不作任何优化,便于程序员调试程序.Release 称为发布版本,它往往是进行了各种优化,使得程 ...

  4. 谷歌浏览器使用SelectorGadget和Xpath Helper获取xpath和css path

    在上篇文章里,介绍了如何在火狐浏览器中获取网页元素的xpath和css path. 这篇文章将介绍,在谷歌浏览器中使用SelectorGadget和Xpath Helper实现同样功能. 这两个谷歌浏 ...

  5. html5--3.6 input元素(5)

    html5--3.6 input元素(5) 学习要点 input元素及其属性 input元素 用来设置表单中的内容项,比如输入内容的文本框,按钮等 不仅可以布置在表单中,也可以在表单之外的元素使用 i ...

  6. html5--5-3 给直线添加样式

    html5--5-3 给直线添加样式 学习要点 strokeStyle属性:设置颜色.渐变或模式(本节课只涉及到颜色) lineWidth属性:--设置线宽 Canvas的路径方法 moveTo() ...

  7. dhclient命令

    语法:dhclient(选项)(参数) 选项0:指定dhcp客户但监听的端口号-d:总是以前台方式运行程序-q:安静模式,不打印任何错误的提示信息-r:释放ip地址 参数:网络接口:操作的网络接口 示 ...

  8. 基于区域的全卷积神经网络(R-FCN)简介

    在 Faster R-CNN 中,检测器使用了多个全连接层进行预测.如果有 2000 个 ROI,那么成本非常高. feature_maps = process(image)ROIs = region ...

  9. bzoj 2169 连边——去重的思想

    题目:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2169 如果之前都去好重了,可以看作这次连的边只会和上一次连的边重复. 可以认为从上上次的状态 ...

  10. npm安装cnpm淘宝镜像

      npm set registry https://registry.npm.taobao.org # 注册模块镜像 npm set disturl https://npm.taobao.org/d ...