试试以二级标题为主的格式。

多项式相关

注：本篇博客不包含\(FFT\)基础姿势。如果您想要阅读本篇博客，请确保自己对\(FFT,NTT\)有基本的认识并且能够独立写出代码。

多项式是什么？

左转数学七年级上册课本。

多项式的两种表示法

系数表示法和点值表示法，过于基础不多解释。

多项式的四则运算及扩展

多项式加减法

同类项直接进行加减即可，过于简单不多解释。

多项式乘法

朴素算法：\(O(n^2)\)。

分治乘法：没写过，不常用，不知道。

快速傅里叶变换（\(FFT\)）：\(O(nlogn)\)。

快速数论变换（\(NTT\)）：\(O(nlogn)\)。

（一般认为\(NTT\)的常数比\(FFT\)大，两者的适用情况略有不同。）

多项式求逆

模板题：[洛谷P4238][模板]多项式求逆

给定一个多项式\(F(x)\)，请求出一个多项式\(G(x)\)，满足\(F(x) \times G(x) \equiv 1\ (mod\ x^n)\)。系数对\(998244353\)取模。

推倒过程

显然\(n=1\)时，直接算乘法逆元即可。

假设我们已经求出了\(H(x)\)满足\(F(x) \times H(x) \equiv 1\ (mod\ x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\)，我们现在想求出\(G(x)\)满足\(F(x) \times G(x) \equiv 1\ (mod\ x^n)\)。

显然有\(F(x) \times G(x) \equiv 1\ (mod\ x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\)成立，所以我们可以得到\(G(x)-H(x) \equiv 0\ (mod\ x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\)。

同余号两边同时平方，并且我们发现模数也可以平方，得：

\[(G(x)-H(x))^2 \equiv 0\ (mod\ x^n)
\]

\[G(x)^2-2 \times G(x) \times H(x)+H(x)^2 \equiv 0\ (mod\ x^n)
\]

同余号两边同时乘\(F(x)\)，得：

\[G(x)-2 \times H(x)+H(x)^2 \times F(x) \equiv 0\ (mod\ x^n)
\]

\[G(x) \equiv 2 \times H(x)-H(x)^2 \times F(x)\ (mod\ x^n)
\]

从上面的推倒过程我们可以发现，想要求出\(G(x)\)，要先求出\(H(x)\)。求出\(H(x)\)相当于是这个问题的一个规模缩小的子问题，于是我们可以考虑递归求解。

时间复杂度：\(O(nlogn)\)。

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <cstdlib>

#include <cstring>

#include <cmath>

#include <cctype>

#include <algorithm>

#define rin(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)

#define rec(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)

#define trav(i,a) for(int i=head[(a)];i;i=e[i].nxt)

using std::cin;

using std::cout;

using std::endl;

typedef long long LL;

inline int read(){

	int x=0;char ch=getchar();

	while(ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();

	while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0';ch=getchar();}

	return x;

}

const int MAXN=100005;

const int MAXLEN=270005;

const LL MOD=998244353;

const LL G=3;

const LL INVG=332748118;

int n,m;

int a[MAXLEN];

int len,rev[MAXLEN];

LL invn,A[MAXLEN],B[MAXLEN];

inline LL qpow(LL x,LL y){

	LL ret=1,tt=x%MOD;

	while(y){

		if(y&1) ret=ret*tt%MOD;

		tt=tt*tt%MOD;

		y>>=1;

	}

	return ret;

}

inline void ntt(LL *c,int dft){

	rin(i,0,n-1) if(i<rev[i])

		std::swap(c[i],c[rev[i]]);

	for(int mid=1;mid<n;mid<<=1){

		int r=(mid<<1);

		LL u=qpow(dft>0?G:INVG,(MOD-1)/r);

		for(int l=0;l<n;l+=r){

			LL v=1;

			for(int i=0;i<mid;i++,v=v*u%MOD){

				LL x=c[l+i],y=c[l+mid+i]*v%MOD;

				c[l+i]=x+y;

				if(c[l+i]>=MOD) c[l+i]-=MOD;

				c[l+mid+i]=x-y;

				if(c[l+mid+i]<0) c[l+mid+i]+=MOD;

			}

		}

	}

	if(dft<0) rin(i,0,n-1)

		c[i]=c[i]*invn%MOD;

}		

void solve(int Floor){

	if(Floor==1){

		B[0]=qpow(a[0],MOD-2);

		return;

	}

	solve((Floor+1)>>1);

	m=Floor-1+((((Floor+1)>>1)-1)<<1);

	len=0;

	for(n=1;n<=m;n<<=1) len++;

	rin(i,1,n-1) rev[i]=((rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(len-1)));

	rin(i,0,n-1) A[i]=(i<Floor?a[i]:0);

	invn=qpow(n,MOD-2);

	ntt(A,1);

	ntt(B,1);

	rin(i,0,n-1) B[i]=((2*B[i]-A[i]*B[i]%MOD*B[i])%MOD+MOD)%MOD;

	ntt(B,-1);

	rin(i,Floor,n-1) B[i]=0;

}

int main(){

	n=read();

	n--;

	rin(i,0,n){

		a[i]=read();

	}

	int nn=n;

	solve(n+1);

	rin(i,0,nn){

		printf("%lld ",B[i]);

	}

	printf("\n");

	return 0;

}

多项式除法/多项式取模

模板题：[洛谷P4512][模板]多项式除法

给定一个\(n\)次多项式\(F(x)\)和一个\(m\)次多项式\(G(x)\)，请求出多项式\(Q(x),R(x)\)，满足以下条件：

  1. \(Q(x)\)次数为\(n−m\)，\(R(x)\)次数小于\(m\)。

  2. \(F(x)=Q(x) \times G(x)+R(x)\)。

所有的运算在模\(998244353\)意义下进行。

推倒过程

首先我们要知道对于任意一个\(n\)次多项式\(f(x)\)，将其系数翻转后得到的多项式为\(f_R(x)=x^nf(\frac{1}{x})\)。

回到题目，将等式中的所有多项式的自变量改为\(\frac{1}{x}\)，等号左右同时乘\(x\)，得：

\[x^nF(\frac{1}{x})=x^{n-m}Q(\frac{1}{x}) \times x^mG(\frac{1}{x})+x^{n-m+1} \times x^{m-1}R(\frac{1}{x})
\]

\[F_R(x)=Q_R(x) \times G_R(x)+x^{n-m+1} \times R_R(x)
\]

\[F_R(x) \equiv Q_R(x) \times G_R(x)\ (mod\ x^{n-m+1})
\]

\[Q_R(x) \equiv F_R(x) \times G_R^{-1}(x)\ (mod\ x^{n-m+1})
\]

利用多项式求逆可以求出\(Q_R(x)\)，然后根据：

\[R(x)=F(x)-Q(x) \times G(x)
\]

可以求出\(R(x)\)。

时间复杂度：\(O(nlogn)\)。

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <cstdlib>

#include <cstring>

#include <cmath>

#include <cctype>

#include <algorithm>

#define rin(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)

#define rec(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)

#define trav(i,a) for(int i=head[(a)];i;i=e[i].nxt)

using std::cin;

using std::cout;

using std::endl;

typedef long long LL;

inline int read(){

	int x=0;char ch=getchar();

	while(ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();

	while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0';ch=getchar();}

	return x;

}

const int MAXN=100005;

const int MAXLEN=270005;

const LL MOD=998244353;

const LL ROOT=3;

const LL INVROOT=332748118;

int n,m;

int len,rev[MAXLEN];

int F[MAXN],G[MAXN];

LL Q[MAXN],R[MAXN];

LL invn;

LL A[MAXLEN],B[MAXLEN];

inline LL qpow(LL x,LL y){

	LL ret=1,tt=x%MOD;

	while(y){

		if(y&1) ret=ret*tt%MOD;

		tt=tt*tt%MOD;

		y>>=1;

	}

	return ret;

}

inline void ntt(LL *c,int dft){

	rin(i,0,n-1) if(i<rev[i])

		std::swap(c[i],c[rev[i]]);

	for(int mid=1;mid<n;mid<<=1){

		int r=(mid<<1);

		LL u=qpow(dft>0?ROOT:INVROOT,(MOD-1)/r);

		for(int l=0;l<n;l+=r){

			LL v=1;

			for(int i=0;i<mid;i++,v=v*u%MOD){

				LL x=c[l+i],y=c[l+mid+i]*v%MOD;

				c[l+i]=x+y;

				if(c[l+i]>=MOD) c[l+i]-=MOD;

				c[l+mid+i]=x-y;

				if(c[l+mid+i]<0) c[l+mid+i]+=MOD;

			}

		}

	}

	if(dft<0) rin(i,0,n-1)

		c[i]=c[i]*invn%MOD;

}

void getinv(int Floor){

	if(Floor==1){

		B[0]=qpow(G[0],MOD-2);

		return;

	}

	getinv((Floor+1)>>1);

	m=Floor-1+((((Floor+1)>>1)-1)<<1);

	len=0;

	for(n=1;n<=m;n<<=1) len++;

	rin(i,1,n-1) rev[i]=((rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(len-1)));

	rin(i,0,n-1) A[i]=(i<Floor?G[i]:0);

	invn=qpow(n,MOD-2);

	ntt(A,1);

	ntt(B,1);

	rin(i,0,n-1) B[i]=((2*B[i]-A[i]*B[i]%MOD*B[i])%MOD+MOD)%MOD;

	ntt(B,-1);

	rin(i,Floor,n-1) B[i]=0;

}

int main(){

	n=read(),m=read();

	rin(i,0,n) F[i]=read();

	rin(i,0,m) G[i]=read();

	std::reverse(F,F+n+1);

	std::reverse(G,G+m+1);

	int nn=n,mm=m;

	getinv(n-m+1);

//求Q

	n=nn,m=mm;

	memset(A,0,sizeof A);

	rin(i,0,n) A[i]=F[i];

	m=n+n-m;

	len=0;

	for(n=1;n<=m;n<<=1) len++;

	rin(i,1,n-1) rev[i]=((rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(len-1)));

	invn=qpow(n,MOD-2);

	ntt(A,1);

	ntt(B,1);

	rin(i,0,n-1) A[i]=A[i]*B[i]%MOD;

	ntt(A,-1);

	n=nn,m=mm;

	rin(i,0,n-m) Q[i]=A[i];

//求R

	std::reverse(F,F+n+1);

	std::reverse(G,G+m+1);

	std::reverse(Q,Q+n-m+1);

	memset(A,0,sizeof A);

	memset(B,0,sizeof B);

	rin(i,0,n-m) A[i]=Q[i];

	rin(i,0,m) B[i]=G[i];

	m=n;

	len=0;

	for(n=1;n<=m;n<<=1) len++;

	rin(i,1,n-1) rev[i]=((rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(len-1)));

	invn=qpow(n,MOD-2);

	ntt(A,1);

	ntt(B,1);

	rin(i,0,n-1) A[i]=A[i]*B[i]%MOD;

	ntt(A,-1);

	rin(i,0,m-1) R[i]=(F[i]-A[i]+MOD)%MOD;

	n=nn,m=mm;

	rin(i,0,n-m) printf("%lld ",Q[i]);

	printf("\n");

	rin(i,0,m-1) printf("%lld ",R[i]);

	printf("\n");

	return 0;

}

多项式开方

关于这一部分博主还不能很透彻地理解，所以先放出简要推倒过程。在给出多项式的常数项不为\(0\)或\(1\)时，求开方后多项式的常数项时需要用到二次剩余。但是由于博主目前仍未学习二次剩余（太菜了），所以只能给出给出多项式的常数项为\(0\)或\(1\)时的代码，不久之后会完善这一部分。

对于一个多项式\(A(x)\)，如果存在一个多项式\(B(x)\)，满足\(B(x)^2 \equiv A(x)\ (mod\ x^n)\)，则称\(B(x)\)为\(A(x)\)在\(mod\ x^n\)下的平方根。

所有的运算在模\(998244353\)意义下进行。

推倒过程

\(B(x)\)的常数项可以由\(A(x)\)的常数项二次剩余求出。特别的，当\(A(x)\)的常数项为\(0\)或\(1\)时，\(B(x)\)的常数项与\(A(x)\)相等。

类似多项式求逆，假设我们已经求出了\(C(x)^2 \equiv A(x)\ (mod\ x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\)，现在我们想要求\(B(x)^2 \equiv A(x)\ (mod\ x^n)\)。

显然\(B(x)^2 \equiv A(x)\ (mod\ x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\)。

所以有\(B(x)^2-C(x)^2 \equiv 0\ (mod\ x^{\lceil \frac{n}{2} \rceil})\)。

两边同时平方，得：

\[(B(x)^2-C(x)^2)^2 \equiv 0\ (mod\ x^n)
\]

\[(B(x)^2+C(x)^2)^2 \equiv 4B(x)^2C(x)^2\ (mod\ x^n)
\]

\[B(x)^2+C(x)^2 \equiv 2B(x)C(x)\ (mod\ x^n)
\]

\[A(x)+C(x)^2 \equiv 2B(x)C(x)\ (mod\ x^n)
\]

\[B(x) \equiv (A(x)+C(x)^2) \times (2C(x))^{-1}\ (mod\ x^n)
\]

然后多项式求逆即可。

时间复杂度：\(O(nlogn)\)。

Update on 2018/12/13：一段更靠谱的证明：

\[(B(x)^2-C(x)^2)^2 \equiv 0\ (mod\ x^n)
\]

\[(B(x)^2+C(x)^2)^2 \equiv 4B(x)^2C(x)^2\ (mod\ x^n)
\]

\[\frac{(B(x)^2+C(x)^2)^2}{4 \times C(x)^2} \equiv B(x)^2\ (mod\ x^n)
\]

\[B(x) \equiv \frac{B(x)^2+C(x)^2}{2 \times C(x)}\ (mod\ x^n)
\]

\[B(x) \equiv \frac{A(x)+C(x)^2}{2 \times C(x)}\ (mod\ x^n)
\]

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <cstdlib>

#include <cstring>

#include <cmath>

#include <cctype>

#include <algorithm>

#define rin(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)

#define rec(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)

#define trav(i,a) for(int i=head[(a)];i;i=e[i].nxt)

using std::cin;

using std::cout;

using std::endl;

typedef long long LL;

inline int read(){

	int x=0;char ch=getchar();

	while(ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();

	while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0';ch=getchar();}

	return x;

} 

const int MAXN=100005;

const int MAXLEN=270005;

const LL MOD=998244353;

const LL ROOT=3;

const LL INVROOT=332748118;

const LL INV2=499122177;

int n,m;

int len,rev[MAXLEN];

int a[MAXN];

LL invn,A[MAXLEN],B[MAXLEN],C[MAXLEN];

inline LL qpow(LL x,LL y){

	LL ret=1,tt=x%MOD;

	while(y){

		if(y&1) ret=ret*tt%MOD;

		tt=tt*tt%MOD;

		y>>=1;

	}

	return ret;

}

inline void ntt(LL *c,int dft){

	rin(i,0,n-1) if(i<rev[i])

		std::swap(c[i],c[rev[i]]);

	for(int mid=1;mid<n;mid<<=1){

		int r=(mid<<1);

		LL u=qpow(dft>0?ROOT:INVROOT,(MOD-1)/r);

		for(int l=0;l<n;l+=r){

			LL v=1;

			for(int i=0;i<mid;i++,v=v*u%MOD){

				LL x=c[l+i],y=c[l+mid+i]*v%MOD;

				c[l+i]=x+y;

				if(c[l+i]>=MOD) c[l+i]-=MOD;

				c[l+mid+i]=x-y;

				if(c[l+mid+i]<0) c[l+mid+i]+=MOD;

			}

		}

	}

	if(dft<0) rin(i,0,n-1)

		c[i]=c[i]*invn%MOD;

}

void getinv(int Floor){

	if(Floor==1){

		C[0]=qpow(B[0],MOD-2);

		return;

	}

	getinv((Floor+1)>>1);

	m=Floor-1+((((Floor+1)>>1)-1)<<1);

	len=0;

	for(n=1;n<=m;n<<=1) len++;

	invn=qpow(n,MOD-2);

	rin(i,0,n-1) A[i]=(i<Floor?B[i]:0);

	rin(i,1,n-1) rev[i]=((rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(len-1)));

	ntt(A,1);

	ntt(C,1);

	rin(i,0,n-1) C[i]=(((2*C[i]-A[i]*C[i]%MOD*C[i])%MOD)+MOD)%MOD;

	ntt(C,-1);

	rin(i,Floor,n-1) C[i]=0;

}

void solve(int Floor){

	if(Floor==1){

		B[0]=a[0];

		return;

	}

	solve((Floor+1)>>1);

	getinv(Floor);

	m=Floor-1+((((Floor+1)>>1)-1)<<1);

	len=0;

	for(n=1;n<=m;n<<=1) len++;

	invn=qpow(n,MOD-2);

	rin(i,0,n-1) A[i]=(i<Floor?a[i]:0);

	rin(i,1,n-1) rev[i]=((rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(len-1)));

//	ntt(A,1);

//	ntt(B,1);

//	ntt(C,1);

//	rin(i,0,n-1) B[i]=(A[i]+B[i]*B[i])%MOD*C[i]%MOD*INV2%MOD;

//	ntt(B,-1);

	ntt(A,1);

	ntt(C,1);

	rin(i,0,n-1) A[i]=A[i]*C[i]%MOD;

	ntt(A,-1);

	rin(i,0,Floor-1) B[i]=(A[i]+B[i])*INV2%MOD;

	rin(i,Floor,n-1) B[i]=0;

	rin(i,0,n-1) C[i]=0;

}

int main(){

	n=read();

	n--;

	rin(i,0,n) a[i]=read();

	int nn=n;

	solve(n+1);

	rin(i,0,nn) printf("%lld ",B[i]);

	printf("\n");

	return 0;

}

拉格朗日插值

模板题：[洛谷P4781][模板]拉格朗日插值

由初中知识可知，\(n\)个点\((x_i,y_i)\)可以唯一地确定一个多项式。

现在，给定\(n\)个点，请你确定这个多项式，并将\(k\)代入求值，无需输出多项式每项的系数。

求出的值对\(998244353\)取模。

推倒过程

令\(f(x)=\sum_{i=1}^{n}y_il_i(x)\)，\(l_i(x)=\prod_{j=1,j \neq i}^{n}\frac{x-x_j}{x_i-x_j}\)。

容易发现\(l_i(x_i)=1\)，\(l_i(x_j)=0\ (j \neq i)\)。

显然\(f(x)\)过所有\(n\)个点，\(f(x)\)为所求多项式，求出\(f(k)\)即可。

时间复杂度：\(O(n^2)\)。

Update on 2019/2/14：如果点值连续或等差，时间复杂度可以优化到\(O(n)\)。

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <cstdlib>

#include <cstring>

#include <cmath>

#include <cctype>

#include <algorithm>

#define rin(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)

#define rec(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)

#define trav(i,a) for(int i=head[(a)];i;i=e[i].nxt)

using std::cin;

using std::cout;

using std::endl;

typedef long long LL;

inline int read(){

	int x=0;char ch=getchar();

	while(ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();

	while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0';ch=getchar();}

	return x;

}

const int MAXN=100005;

const LL MOD=998244353;

int n;

LL k,X[MAXN],Y[MAXN];

inline LL qpow(LL x,LL y){

	LL ret=1,tt=x%MOD;

	while(y){

		if(y&1) ret=ret*tt%MOD;

		tt=tt*tt%MOD;

		y>>=1;

	}

	return ret;

}

int main(){

	n=read(),k=read();

	rin(i,1,n){

		X[i]=read();

		Y[i]=read();

	}

	LL ans=0;

	rin(i,1,n){

		LL son=1,mot=1;

		rin(j,1,n){

			if(i==j) continue;

			son=son*(k-X[j]+MOD)%MOD;

			mot=mot*(X[i]-X[j]+MOD)%MOD;

		}

		ans=(ans+Y[i]*son%MOD*qpow(mot,MOD-2))%MOD;

	}

	printf("%lld\n",ans);

	return 0;

}

所有给出点的横坐标是连续的话，还可以做到\(O(n)\)求解。但是博主太菜了，你们懂的。

任意模数\(NTT\)

三模数\(NTT\)

由于两个多项式卷积后每项系数的大小是\(O(na_i^2)\)级别的，所以我们只需选取两到三个大小合适的可以进行\(NTT\)的素数分别\(NTT\)后\(CRT\)合并答案即可，可能需要用到快速乘防止爆\(long\ long\)。

需要做\(9\)遍\(NTT\)，常数巨大。

拆系数\(FFT\)

我们可以把给出的多项式系数\(a_i\)写成\(a_i=p_i \times 32768+q_i\)。同理\(b_i=r_i \times 32768+s_i\)。

那么就有：

\[a(x) \times b(x)=(p(x) \times 32768+q(x)) \times (r(x) \times 32768+s(x))
\]

整理，得：

\[a(x) \times b(x)=p(x) \times r(x) \times 1073741824+(p(x) \times s(x)+q(x) \times r(x)) \times 32768+q(x) \times s(x)
\]

这样只需要做\(4\)遍\(DFT\)和\(3\)遍\(IDFT\)了。

#include <iostream>

#include <cstdio>

#include <cstdlib>

#include <cstring>

#include <cmath>

#include <cctype>

#include <algorithm>

#define rin(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)

#define rec(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);i--)

#define trav(i,a) for(int i=head[(a)];i;i=e[i].nxt)

using std::cin;

using std::cout;

using std::endl;

typedef long long LL;

inline int read(){

	int x=0;char ch=getchar();

	while(ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();

	while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0';ch=getchar();}

	return x;

}

const int MAXN=100005;

const int MAXLEN=270005;

const long double pi=std::acos(-1);

int n,m;LL MOD;

int len,rev[MAXLEN];

int a[MAXN],b[MAXN];

struct Complex{

	long double real,imag;

	inline friend Complex operator + (Complex x,Complex y){

		return (Complex){x.real+y.real,x.imag+y.imag};

	}

	inline friend Complex operator - (Complex x,Complex y){

		return (Complex){x.real-y.real,x.imag-y.imag};

	}

	inline friend Complex operator * (Complex x,Complex y){

		return (Complex){x.real*y.real-x.imag*y.imag,x.real*y.imag+x.imag*y.real};

	}

};

Complex A[MAXLEN],B[MAXLEN],C[MAXLEN],D[MAXLEN],E[MAXLEN];

inline void fft(Complex *c,int dft){

	rin(i,0,n-1) if(i<rev[i])

		std::swap(c[i],c[rev[i]]);

	for(int mid=1;mid<n;mid<<=1){

		int r=(mid<<1);

		Complex u=(Complex){std::cos(pi/mid),dft*std::sin(pi/mid)};

		for(int l=0;l<n;l+=r){

			Complex v=(Complex){1,0};

			for(int i=0;i<mid;i++,v=v*u){

				Complex x=c[l+i],y=c[l+mid+i]*v;

				c[l+i]=x+y;

				c[l+mid+i]=x-y;

			}

		}

	}

	if(dft<0) rin(i,0,n-1)

		c[i].real/=n;

}

int main(){

	n=read(),m=read(),MOD=read();

	rin(i,0,n){

		a[i]=read();

		A[i].real=(a[i]>>15);

		B[i].real=(a[i]&32767);

	}

	rin(i,0,m){

		b[i]=read();

		C[i].real=(b[i]>>15);

		D[i].real=(b[i]&32767);

	}

	int nn=n,mm=m;

	m+=n;

	for(n=1;n<=m;n<<=1) len++;

	rin(i,1,n-1) rev[i]=((rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(len-1)));

	fft(A,1);

	fft(B,1);

	fft(C,1);

	fft(D,1);

	rin(i,0,n-1){

		E[i]=A[i]*D[i]+B[i]*C[i];

		A[i]=A[i]*C[i];

		B[i]=B[i]*D[i];

	}

	fft(A,-1);

	fft(B,-1);

	fft(E,-1);

	n=nn,m=mm;

	rin(i,0,n+m) printf("%lld ",((((LL)(A[i].real+0.5)%MOD)<<30)%MOD+(((LL)(E[i].real+0.5)%MOD)<<15)%MOD+(LL)(B[i].real+0.5))%MOD);

	printf("\n");

	return 0;

}

拆系数\(FFT\)（\(4\)遍\(DFT\)）

利用\(FFT\)的虚部空间可以实现一遍\(DFT\)对两个多项式进行求值，一遍\(IDFT\)对两组点值进行插值。

只需做\(2\)遍\(DFT\)和\(2\)遍\(IDFT\)即可完成，代码另外放出。

之后要补充的东西

牛顿迭代法

多项式多点求值

多项式指数，对数函数

*多项式快速插值

update on 2019.3.23：填了一些坑，看这里。

参考博客

http://blog.miskcoo.com/

多项式总结（unfinished）的更多相关文章

  1. NOIP2009多项式输出（水）【A004】

    [A004]潜伏者[难度A]—————————————————————————————————————————————————————————————————————————— [题目要求] 一元 n ...

  2. 两个多项式相加 ( C++ )

    实现两个多项式进行相加 不开辟空间 ( 这要求实现进行相加,代价为两个原链表将被修改) 分析: this>other 就把other当前结点放置在this之前 this<other 就th ...

  3. 程序设计入门——C语言 第7周编程练习 1多项式加法（5分）

    第7周编程练习 依照学术诚信条款,我保证此作业是本人独立完成的. 温馨提示: 1.本次作业属于Online Judge题目,提交后由系统即时判分. 2.学生可以在作业截止时间之前不限次数提交答案,系统 ...

  4. 用clock（）函数计算多项式的运行时间

    百度百科中定义clock():clock()是C/C++中的计时函数,而与其相关的数据类型是clock_t.在MSDN中,查得对clock函数定义如下: clock_t clock(void) ; 简 ...

  5. project 2016 11 20 树的多项式

    #include <iostream>#include <stack>#include <cmath>#include <sstream> using ...

  6. AC日记——计算多项式的导函数 openjudge 1.5 38

    38:计算多项式的导函数 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 计算多项式的导函数是一件非常容易的任务.给定一个函数f(x),我们用f'(x)来表示其导函数.我们用x^n来 ...

  7. UOJ34 多项式乘法

    本文版权归ljh2000和博客园共有,欢迎转载,但须保留此声明,并给出原文链接,谢谢合作. 本文作者:ljh2000作者博客:http://www.cnblogs.com/ljh2000-jump/转 ...

  8. TYVJ P1103 多项式输出 Label:模拟 有点儿坑

    描述 一元 n 次多项式可用如下的表达式表示:  f(x)=an*x^n+an-1*x^n-1+...+a1*x+a0,an<>0其中,ai*a^x 称为i次项,ai称为i次项的系数.给出 ...

  9. PRML读书会第二章 Probability Distributions(贝塔-二项式、狄利克雷-多项式共轭、高斯分布、指数族等)

    主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:11:56 开始吧,先不要发言了,先讲PRML第二章Probability Dis ...

随机推荐

  1. xmake新增对Cuda代码编译支持

    最近研究了下NVIDIA Cuda Toolkit的编译环境,并且在xmake 2.1.10开发版中,新增了对cuda编译环境的支持,可以直接编译*.cu代码. 关于Cuda Toolkit相关说明以 ...

  2. IDEA神器

    破解 路径:添加-javaagent:JetbrainsCrack-2.7-release-str.jar的路径 例-javaagent:D:\Program Files\JetBrains\Inte ...

  3. 程序员听到bug后的N种反应…

    程序员的世界里, 不止有代码, 还有bug,bug,bug- 当出现bug时, 程序员们的反应是怎样的呢? 作者:苏小喵,来源:小花小画(微信号:hua-little) - END - 推荐阅读: 1 ...

  4. Labview 错误1400-打包库封装类时将对类重命名导致

    现象 今天遇到了一个神奇的BUG,主程序调用了一个包含类的打包库,打包库中将字符串还原为类句柄时报错. 调用程序结构如下:. 主程序中将类句柄转化为XML字符串程序如下: 打包库内将字符串还原为句柄程 ...

  5. CCF1078奇怪的电梯

    这是一道dfs搜索题.(noi的题库测试数据有些水) 已知每一层的步数,有两个方向(上下),求解到达终点的最少操作数.拿到这个题就发现是一个Dfs,于是便套了模板写代码.Wa了三次才AC.核心是:1. ...

  6. 利用localStorage实现浏览器中多个标签页之间的通信

    原理: localStorage是浏览器存储数据的容器,而且它是多页面共享的,利用localStorage多页面共享的特性,可以实现多个标签页的通信. 比如: 一个标签页发送消息(将发送的消息设置到l ...

  7. Houdini：也许是你未曾听过的最振奋人心的 CSS 进化

    原文链接:Houdini: Maybe The Most Exciting Development In CSS You’ve Never Heard Of更多译文将陆续推出,欢迎点赞+收藏+关注我的 ...

  8. dsLinq.Count() 引发了“System.NullReferenceException”类型的异常

    DataTable dt = PurchaseArriveInfoBus.GetPurchaseArriveInfo(companyCD, txtArriveNo, txtTitle, txtProv ...

  9. java封装小实例

    封装是java语言的一个重要的特性,通过把对象的属性和操作方法封装在同一个类中,对外只提供公共方法对这些数据进行set和get,同时封装也能对方法进行封装.总之封装能够有效地隐藏内部的代码细节,从而使 ...

  10. oracle比较两个查询结果的差异

    可以使用minus select * from A minus select * from B; select * from B minus select * from A;