P4721 【模板】分治 FFT

题目背景

也可用多项式求逆解决。

题目描述

给定长度为 $n-1$ 的数组 $g[1],g[2],..,g[n-1]$,求 $f[0],f[1],..,f[n-1]$,其中

$$f[i]=\sum_{j=1}^if[i-j]g[j]$$

边界为 $f[0]=1$ 。答案模 $998244353$ 。

输入输出格式

输入格式:

第一行一个正整数 $n$ 。

第二行共 $n-1$ 个非负整数 $g[1],g[2],..,g[n-1]$,用空格隔开。

输出格式:

一行共 $n$ 个非负整数,表示 $f[0],f[1],..,f[n-1]$ 模 $998244353$ 的值。

输入输出样例

输入样例#1:
复制

4
3 1 2
输出样例#1:
复制

1 3 10 35
输入样例#2:
复制

10
2 456 32 13524543 998244352 0 1231 634544 51
输出样例#2:
复制

1 2 460 1864 13738095 55389979 617768468 234028967 673827961 708520894

说明

$2\leq n\leq 10^5$

$0\leq g[i]<998244353$

\(g[0]=0\)这应该是具体的题目推出来的通性,否则自己就可以反复更新自己了。

Great_Influence的分治FFT

发现题目的要求类似于卷积,于是考虑使用FFT。但是后面的数字基于前面的数字,无法快速计算,时间复杂度退化至\(O(n^2)\)。于是我们考虑将类似的转移同时进行,来节省复杂度。

考虑利用分治。

假设我们求出了\(l\to mid\)的答案,要求这些点对\(mid+1\to r\)的影响,那么对右半边点\(f[x]\)的贡献为:

\[f[x]=\sum_{i=l}^{mid} f[i] * g[x-i]
\]

这部分可以利用卷积来快速计算。计算完以后,答案直接加到答案数组就可以了。

需要注意的是,如果要求左边点对右边点的影响,首先整个区间以左对该区间的贡献应该先求出。所以分治过程为先分治左边,再求出中间,最后递归右边。

时间复杂度\(O(n\log^2n)\)。

有一个卡常技巧,就是可以发现你计算的时候只会用到 \(md-l\sim r-l\) 的这一部分,前半部分不需要管。因此,直接用循环卷积对它进行处理,做乘法的时候不必做长度为 \(1.5(r-l+1)\) 的,只需要做长度为 \(r-l+1\) 的就可以了。

所谓循环卷积呢,就是FFT溢出的值会从\(0\)开始填上。实际卷出\(1.5(r-l+1)\),超出部分填到了前\(0.5(r-l+1)\),而我们需要的值是中间一段,所以不影响。

void num_trans(polynomial&a,int inverse){
int limit=a.size(),len=log2(limit);
static vector<int> bit_rev;
if(bit_rev.size()!=limit){
bit_rev.resize(limit);
for(int i=0;i<limit;++i) bit_rev[i]=bit_rev[i>>1]>>1|(i&1)<<(len-1);
}
for(int i=0;i<limit;++i)if(i<bit_rev[i]) swap(a[i],a[bit_rev[i]]);
for(int step=1;step<limit;step<<=1){
int gn=fpow(inverse==1?g:g_inv,(mod-1)/(step<<1));
for(int even=0;even<limit;even+=step<<1){
int odd=even+step,gk=1;
for(int k=0;k<step;++k,gk=mul(gk,gn)){
int t=mul(gk,a[odd+k]);
a[odd+k]=add(a[even+k],mod-t),a[even+k]=add(a[even+k],t);
}
}
}
if(inverse==-1){
int lim_inv=fpow(limit,mod-2);
for(int i=0;i<limit;++i) a[i]=mul(a[i],lim_inv);
}
}
void solve(polynomial&f,polynomial&g,int l,int r){
if(l==r){
if(!l) f[l]=1;
return;
}
int mid=(l+r)>>1;
solve(f,g,l,mid);
polynomial a(f.begin()+l,f.begin()+mid+1),b(g.begin(),g.begin()+r-l+1); // extract x^l
int limit=1<<int(ceil(log2(r-l+1)));
a.resize(limit),num_trans(a,1);
b.resize(limit),num_trans(b,1);
for(int i=0;i<limit;++i) a[i]=mul(a[i],b[i]);
num_trans(a,-1);
for(int i=mid+1;i<=r;++i) f[i]=add(f[i],a[i-l]);
solve(f,g,mid+1,r);
} int main(){
int n=read<int>();
polynomial f(n),g(n);
for(int i=1;i<n;++i) read(g[i]);
solve(f,g,0,n-1);
for(int i=0;i<n;++i) printf("%d ",f[i]);
return 0;
}

LG4721 【模板】分治 FFT的更多相关文章

  1. 洛谷.4721.[模板]分治FFT(NTT)

    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 ...

  2. 解题:洛谷4721 [模板]分治FFT

    题面 这是CDQ入门题,不要被题目名骗了,这核心根本不在不在FFT上啊=.= 因为后面的项的计算依赖于前面的项,不能直接FFT.所以用CDQ的思想,算出前面然后考虑给后面的贡献 #include< ...

  3. 洛谷 P4721 [模板]分治FFT —— 分治FFT / 多项式求逆

    题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4721 分治做法,考虑左边对右边的贡献即可: 注意最大用到的 a 的项也不过是 a[r-l] ,所以 NTT 可以 ...

  4. 洛谷 P4721 【模板】分治 FFT 解题报告

    P4721 [模板]分治 FFT 题目背景 也可用多项式求逆解决. 题目描述 给定长度为 \(n−1\) 的数组 \(g[1],g[2],\dots,g[n-1]\),求 \(f[0],f[1],\d ...

  5. 【洛谷4721】【模板】分治FFT(CDQ分治_NTT)

    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 ...

  6. luoguP4721 【模板】分治 FFT

    P4721 [模板]分治 FFT 链接 luogu 题目描述 给定长度为 \(n-1\) 的数组 \(g[1],g[2],..,g[n-1]\),求 \(f[0],f[1],..,f[n-1]\),其 ...

  7. P4721【模板】分治 FFT

    瞎扯 虽然说是FFT但是还是写了一发NTT(笑) 然后忘了IDFT之后要除个n懵逼了好久 以及递归的时候忘了边界无限RE 思路 朴素算法 分治FFT 考虑到题目要求求这样的一个式子 \[ F_x=\S ...

  8. [洛谷P4721]【模板】分治 FFT

    题目大意:给定长度为$n-1$的数组$g_{[1,n)}$,求$f_{[0,n)}$,要求: $$f_i=\sum_{j=1}^if_{i-j}g_j\\f_0=1$$ 题解:直接求复杂度是$O(n^ ...

  9. 洛谷 4721 【模板】分治 FFT——分治FFT / 多项式求逆

    题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4721 分治FFT:https://www.cnblogs.com/bztMinamoto/p/9749557.h ...

随机推荐

  1. Spring笔记3

    动态代理** 特点:字节码随用随创建,随用随加载 作用:不修改源码的基础上对方法增强 分类: ​ 基于接口的动态代理 ​ 基于子类的动态代理 基于接口的动态代理: 涉及的类:Proxy 如何创建代理对 ...

  2. Java开发笔记(一百三十三)Swing的菜单

    传统的桌面程序基本是对某种类型的文件进行加工,例如Window自带的记事本用来读写文本文件,自带的画图程序用来查看和修改位图文件.为了方便用户切换各种操作,这些程序在窗口顶端放了一排菜单栏,单击菜单栏 ...

  3. 【C++札记】标准输入与输出

    概述 C语言中使用函数scanf和printf作为标准输入和输出,在C++中引入了类cin和cout进行标准输入和输出,所需头文件为<iostream>,命名空间是std.这里所说的标准输 ...

  4. 关于MSVCR100.dll、MSVCR100d.dll、Msvcp100.dll、abort()R6010等故障模块排查及解决方法

    一.常见故障介绍 最近在开发相机项目(项目细节由于公司保密就不介绍了),程序运行5个来月以来首次出现msvcr100.dll故障等问题,于是乎开始了分析之路,按照度娘上的一顿操作,期间也是出现了各种不 ...

  5. 函数的学习2——返回值&传递列表——参考Python编程从入门到实践

    返回值 函数并非总是直接显示输出,相反,它可以处理一些数据,并返回一个或一组值.函数的返回值被称为返回值. 1. 简单的返回值 def get_formatted_name(first_name, l ...

  6. python技巧 — pip install 错误,超时

    jieba库安装失败   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jieba wordcloud库安装失败 pip instal ...

  7. 【Linux】Linux目录结构及详细介绍

    00. 目录 01. 常用目录介绍 /:根目录,位于Linux文件系统目录结构的顶层,一般根目录下只存放目录,不要存放文件,/etc./bin./dev./lib./sbin应该和根目录放置在一个分区 ...

  8. jquery 如何获取select 选中项的下一个选项的值

    <select> <option value="1" selected="selected">a</option> < ...

  9. Python之TensorFlow的基本介绍-1

    一.TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经 ...

  10. Java中 StringBuffer StringBuilder String 区别

    String       字符串常量   不可变  使用字符串拼接时是不同的2个空间 StringBuffer  字符串变量   可变   线程安全  字符串拼接直接在字符串后追加 StringBui ...