FFT与NTT专题

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先不管旋转操作,考虑化简这个差异值 $$begin{aligned}sum_{i=1}^n(x_i-y_i-c)^2&=sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2+nc^2-2csum_{i=1}^n(x_i-y_i)\&=sum_{i=1}^nx_i^2+sum_{i=1}^ny_i^2+nc^2-2csum_{i=1}^n(x_i-y_i)-2sum_{i=1}^nx_iy_iend{aligned}$$ 注意到$sum x^2+sum y^2$是常数,先不管可以发现,这是一个关于…

FFT，NTT 专题

学习傅里叶的基本性质及其代码,可以参考大神理解还有 ACdream 的博客贴一下NTT的模板: using namespace std; typedef long long ll; int n; ; ; ; int len; ll A[N]; ]; long long q_pow(long long x,long long y,long long P) { ; ) { )ans=ans*x%P; x=x*x%P; y>>=; } return ans; } void init() { ;i…

多项式fft、ntt、fwt 总结

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…

多项式乘法，FFT与NTT

多项式: 多项式?不会多项式加法: 同类项系数相加: 多项式乘法: A*B=C $A=a_0x^0+a_1x^1+a_2x^2+...+a_ix^i+...+a_{n-1}x^{n-1}$ $B=b_0x^0+b_1x^1+b_2x^2+...b_ix^i+...+b_{m-1}x^{m-1}$ 则 $C=c_0x^0+c_1x^1+c_2x^2+...c_ix^i+...+c_{m+n-2}x^{m+n-2}$ 其中 $$c_k=\sum_{i+j=k}^{i<n,j<m}a[i]b[j]…

FFT和NTT学习笔记_基础

FFT和NTT学习笔记算法导论参考(贺) http://picks.logdown.com/posts/177631-fast-fourier-transform https://blog.csdn.net/qq_38944163/article/details/81835205 https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/FFT.html [TOC] 概述目的以$O(nlg_n)$的时间复杂度计算多项式乘法多项式的表达系数表达: \(\{a_0, a_1,…

fft，ntt总结

一个套路:把式子推成卷积形式,然后用fft或ntt优化求解过程. fft的扩展性不强,不可以在fft函数里多加骚操作--DeepinC T1:多项式乘法板子题 T2:快速傅立叶之二另一个板子,小技巧:把一个数组反转过来,以符合卷积形式 T3:力拆式子,把qj除到左边,然后把大于j的贡献和小于j的贡献分开考虑,对于小于j的,直接用fft统计,对于大于的,先反转再fft T4:Normal 大神题,考虑把贡献拆成点对,对于两个点i与j,若i能对j作出贡献,则i到j的路径上没有断点,同样删除i到…

卷积FFT、NTT、FWT

先简短几句话说说FFT.... 多项式可用系数和点值表示,n个点可确定一个次数小于n的多项式. 多项式乘积为 f(x)*g(x),显然若已知f(x), g(x)的点值,O(n)可求得多项式乘积的点值. 我们所需要的就是O(nlogn)快速地将两个系数多项式表示成点值多项式,O(n)求得乘积的点值表示后O(nlogn)还原成系数多项式. 这里就需要套FFT板子了... FFT中取n个单位根,需要n是2的幂. 又因为n个点可确定一个次数小于n的多项式,所以n > 乘积多项式的最高次数. 以上. HD…