http://172.20.6.3/Problem_Show.asp?id=2041

https://blog.csdn.net/ggn_2015/article/details/68922404 代码

https://blog.csdn.net/zz_1215/article/details/40430041 证明

这道题里只用快速幂就好了,抄的代码用的exgcd求的逆元,所以我也用的exgcd(权当复习了,exgcd倒推回去的时候记着只需要联立等式,每次自己推exgcd都会想太多……),其实费马小定理求逆元更方便啊,提供代码的人怎么肥四。

NTT和FFT差不多但是因为是在mod意义下的所以求的单位复根不是很一样(具体见证明和代码),其他地方除了需要mod一下都差不多。

 #include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<complex>
using namespace std;
#define LL long long
const int maxn=;
LL ans[maxn]={},p;
LL a[maxn]={},b[maxn]={};
int rev[maxn]={}; int s,bit;
void exgcd(LL aa,LL bb,LL &x,LL &y){
if(!bb){x=;y=;return;}
exgcd(bb,aa%bb,x,y);
LL z=x;
x=y;y=z-((int)(aa/bb))*y;
}
inline LL getit(LL aa,LL bb){
LL x,y; exgcd(aa,bb,x,y);
x%=bb; while(x<)x+=bb;
return x;
}
inline LL getpow(LL x,LL k){
if(k<){k=-k; x=getit(x,p);}
LL z=;
while(k){
if(k&)z=(z*x)%p;
x=(x*x)%p;
k>>=;
}
return z;
}
inline void getrev(){ for(int i=;i<s;i++)rev[i]=((rev[i>>]>>)|((i&)<<(bit-))); }
inline void fft(LL *c,int n,int dft){
for(int i=;i<=s;i++)if(rev[i]>i)swap(c[i],c[rev[i]]);
for(int step=;step<n;step<<=){
LL w=getpow(,dft*(p-)/(step*));
for(int i=;i<n;i+=step<<){
LL z=;
for(int j=i;j<i+step;j++){
LL x=c[j],y=(c[j+step]*z)%p;
c[j]=(x+y)%p;
c[j+step]=((x-y)%p+p)%p;
z=(z*w)%p;
}
}
}
if(dft==-){
LL nn=getit(n,p);
for(int i=;i<n;i++)c[i]=(c[i]*nn)%p;
}
}
int main(){
//cd cle(0,0);Pi=2.0*acos(0.0);
int l1,l2;p=;
while(~scanf("%d%d",&l1,&l2)){
memset(a,,sizeof(a));
memset(b,,sizeof(b));
memset(ans,,sizeof(ans));
memset(rev,,sizeof(rev));
for(int i=;i<l1;i++)scanf("%lld",&a[i]);
for(int i=;i<l2;i++)scanf("%lld",&b[i]);
int n=l1+l2-;
bit=;s=; for(;s<n;++bit)s<<=;
getrev();
fft(a,s,);fft(b,s,);
for(int i=;i<s;i++)a[i]=(a[i]*b[i])%p;
fft(a,s,-);
for(int i=;i<n;i++)printf("%d ",a[i]);
printf("\n");
}
return ;
}

JZYZOJ 2041 快速数论变换 NTT 多项式的更多相关文章

  1. Algorithm: 多项式乘法 Polynomial Multiplication: 快速傅里叶变换 FFT / 快速数论变换 NTT

    Intro: 本篇博客将会从朴素乘法讲起,经过分治乘法,到达FFT和NTT 旨在能够让读者(也让自己)充分理解其思想 模板题入口:洛谷 P3803 [模板]多项式乘法(FFT) 朴素乘法 约定:两个多 ...

  2. 【算法】快速数论变换(NTT)初探

    [简介] 快速傅里叶变换(FFT)运用了单位复根的性质减少了运算,但是每个复数系数的实部和虚部是一个余弦和正弦函数,因此系数都是浮点数,而浮点数的运算速度较慢且可能产生误差等精度问题,因此提出了以数论 ...

  3. 模板 - 数学 - 多项式 - 快速数论变换/NTT

    Huffman分治的NTT,常数一般.使用的时候把多项式的系数们放进vector里面,然后调用solve就可以得到它们的乘积.注意这里默认最大长度是1e6,可能需要改变. #include<bi ...

  4. [快速数论变换 NTT]

    先粘一个模板.这是求高精度乘法的 #include <bits/stdc++.h> #define maxn 1010 using namespace std; char s[maxn]; ...

  5. 快速数论变换(NTT)小结

    NTT 在FFT中,我们需要用到复数,复数虽然很神奇,但是它也有自己的局限性--需要用double类型计算,精度太低 那有没有什么东西能够代替复数且解决精度问题呢? 这个东西,叫原根 原根 阶 若\( ...

  6. 快速数论变换NTT模板

    51nod 1348 乘积之和 #include <cmath> #include <iostream> #include <cstdio> #include &l ...

  7. 从傅里叶变换(FFT)到数论变换(NTT)

    FFT可以用来计算多项式乘法,但是复数的运算中含有大量的浮点数,精度较低.对于只有整数参与运算的多项式,有时,\(\text{NTT(Number-Theoretic Transform)}\)会是更 ...

  8. 多项式 之 快速傅里叶变换(FFT)/数论变换(NTT)/常用套路【入门】

    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)/ ...

  9. 「算法笔记」快速数论变换(NTT)

    一.简介 前置知识:多项式乘法与 FFT. FFT 涉及大量 double 类型数据操作和 \(\sin,\cos\) 运算,会产生误差.快速数论变换(Number Theoretic Transfo ...

随机推荐

  1. Python内置的操作系统模块(os)与解释器交互模块(sys)

    Python内置的操作系统模块(os)与解释器交互模块(sys) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本片博客只介绍Python调用操作系统的模块即os模块,以及Pyth ...

  2. 前端必须掌握的30个CSS选择器

    也许你已经学会了CSS的三个简单常用的选择器:#ID,.class,标签选择器,可是这些就足够了吗?随着CSS3的到来,作为前端开发者需要掌握下面三十个基本的选择器,这样才可以在平时开发中得心用手. ...

  3. CSS function--(来自网易)

    /* function */ .f-cb:after,.f-cbli li:after{;overflow:hidden;content:".";} .f-cb,.f-cbli l ...

  4. 20155303 2016-2017-2 《Java程序设计》第六周学习总结

    20155303 2016-2017-2 <Java程序设计>第六周学习总结 课堂笔记 高效学习法推荐 看视频学习(2h)→ 以代码为中心看课本,思考运行结果并验证(3h)→ 课后作业验证 ...

  5. mongoDB - 日常操作四

    python 使用 mongodb easy_install pymongo # 安装(python2.+) import pymongo connection=pymongo.Connection( ...

  6. Oracle PLSql配置

    1.安装Oracle客户端或者服务端 2.配置环境变量 <1>.一般如果安装了Oracle客户端或者服务端的话,在环境变种的Path中有Oracle的安装路径(计算机-属性-高级系统设置- ...

  7. windows下使用pip安装python模块lxml

    pip install lxml 1 1 会有如下问题:  结果一路解决下去,解决了一个坑还是有一个坑,遂放弃,查找有没有别的解决办法. 亲测使用wheel+pip可以成功安装lxml! wheel本 ...

  8. 洛谷P3375KMP字符串匹配

    传送门 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorith ...

  9. MyISAM引擎和InnoDB引擎的特点

    随着MySQL的不断更新,由于各存储引擎功能特性差异较大,这篇文章主要是介绍如何来选择合适的存储引擎来应对不同的业务场景,朋友们可以根据业务需求,选择合适的存储引擎.^.^ MyISAM 特性 不支持 ...

  10. html圈圈

    <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <link href="images/style. ...