每次问NC做多项式的题需要什么知识点. 各种数. 各种反演. 多项式全家桶. 然后我就一个一个地学知识点.然而还差好多,学到后面的前面的已经忘了(可能是我太菜吧不是谁都是NC啊) 然后发现每个知识点基本只做一道题,肯定会忘,所以再归纳一下. 不附证明只写结论以便查阅,如果需要证明还是自行百度. 第一类斯特林数 含义:$\left[ ^k_n \right]$表示讲n个元素划分为k个环的方案数. 递推公式:$\left[ ^k_n \right] = \left[ ^k_{n-1} \right]…
前置知识: 一,导数 倒数其实就是函数的斜率函数 设D[f(x)]表示f(x)的导数,则满足 $$1,D[f(x)]=\lim\limits_{\delta x->\infty}\frac{f(x+\delta x)-f(x)}{\delta x}$$ $$2,f(x+\delta x)=f(x)+D[f(x)]\times \delta x$$ I,常用导数 一次函数$f(x)=ax+b$ $$D[f(x)]=a$$ 幂函数(多项式)$f(x)=x^{a}$ $$D[f(x)]=\lim\li…
有标号DAG计数 题目在COGS上 [HZOI 2015]有标号的DAG计数 I [HZOI 2015] 有标号的DAG计数 II [HZOI 2015]有标号的DAG计数 III I 求n个点的DAG(可以不连通)的个数.\(n \le 5000\) 2013年王迪的论文很详细了 感觉想法很神,自己怎么想到啊? 首先要注意到DAG中一类特殊的点:入度为0的点.以这些点来分类统计 先是一种\(O(N^3)\)的dp, \(d(i,j)\) i个点j个入度为0,转移枚举去掉j个后入度为0点的个数,…
目录 -1.前置知识 复数 单位根 单位根反演 0.卷积 1.FFT -1.前置知识 复数   复数单位\(i\):定义为\(i^2=-1\).\(i\)可以直接参与运算.   复数:形如\(z=a+bi\)的数被称为复数,其中\(a\)称为实部,\(b\)称为虚部.可以发现,当\(b=0\)的时候,\(z\)就是实数.   复平面:建立直角坐标系.对于复数\(z=a+bi\),其在复数平面上的坐标就是\((a,b)\):即横轴表示实部,纵轴表示虚部.另外,一个复数同样可以被表示为复平面上的一个…
FFT 首先要说明一个误区,很多人认为FFT只是用来处理多项式乘的,其实FFT是用来实现多项式的系数表示法和点值表示法的快速转换的,所以FFT的用处远不止多项式乘. FFT的前置知识:点值表示法,复数运算,三角函数. 多项式的系数表示法和点值表示法 系数表示法 \[A(x)=\sum_{i=0}^n a_i*x^i \] 点值表示法 不妨将A视为关于x的函数,点值表示法就是在A的图像上取n个点,则该多项式可以被这n个点唯一确定. \[a_i=A(x_i)\\ A(x)=\{(x_1,a_1),(…
作为一个极其蒟蒻的OIer,虽然没有省选资格但还是去见见世面. ZJOI2019一试是在浙江省镇海中学.听名字就很霸气. 学习OI的最后一年,记录下一些事情,即使最终走到最后也一无所获,也是一段美好的记忆吧. 起码,我努力过. ——ljc20020730 Day -1 20190323 晚上复习下基础数论,写了十几个板子(excrt,exgcd什么的),写到0:00.. 然后去睡觉,8:00醒来发现好像上午要拍视频(语文作业),然后草草起床,匆匆吃了个饭. 去学校,拍视频. 除了躺在床上拍起床并…
做了四五天的专题,但是并没有刷下多少题.可能一开始就对多项式这块十分困扰,很多细节理解不深. 最简单的形式就是直接两个多项式相乘,也就是多项式卷积,式子是$N^2$的.多项式算法的过程就是把卷积做一种变换,在变换后各系数相称得到新系数.其实这一步变换的构造过程挺深奥的,并不是很会.对于多项式卷积的变换就是点值.于是就有了快速变换这样的算法. 细节问题出过很多.边界的问题容易弄错.一般如果是两个N项多项式相乘,得到的是一个$2*N-1$项的多项式,这是存在系数的,只不过一般我们只要N项的结果,所以…
声明:本FFT是针对OI的.专业人员请出门左拐. Ⅰ前言 很久以前,我打算学习FFT. 然而,算法导论讲的很详细,却看不懂.网上博客更别说了,什么频率之类的都来了.我暗自下了决心:写一篇人看得懂的FFT 今天讲了FFT,我对这精(xuan)妙(xue)的算法有了初步的认识.我想,我如愿以偿了. 由于此算法不好理解的主要原因是涉及大量数学知识,所以我会尽量讲的浅显一点,以会写代码为目的.部分高超的证明会略去. Ⅱ算法简介 快速傅里叶变换,FFT(Fast-Fast TLE,Fast Fourier…
前言 啊摸鱼真爽哈哈哈哈哈哈 这个假期努力多更几篇( 理解本算法需对一些< 常 用 >数学概念比较清楚,如复数.虚数.三角函数等(不会的自己查去(其实就是懒得写了(¬︿̫̿¬☆) 整理了一点点资料(确信 本文仅为作者的总结与完善和本人的理解与观点,有任何误导性错误请多多指出 [WARNING]文笔极差,文章极度啰嗦且可能有些迷惑hhh,尽力了_(:з)∠)_ 概述(可略过 离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,缩写为 DFT),是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散…
引入 可能有不少OIer都知道FFT这个神奇的算法, 通过一系列玄学的变化就可以在 $O(nlog(n))$ 的总时间复杂度内计算出两个向量的卷积, 而代码量却非常小. 博主一年半前曾经因COGS的一道叫做"神秘的常数 $\pi$"的题目而去学习过FFT, 但是基本就是照着板子打打完并不知道自己在写些什么鬼畜的东西OwO 不过...博主这几天突然照着算法导论自己看了一遍发现自己似乎突然意识到了什么OwO然后就打了一道板子题还1A了OwO再加上午考试差点AK以及日更频率即将不保于是就有了…