int MOD; inline int mul(int a, int b){ return (long long)a * b % MOD; } int power(int a, int b){ ; ){ )ret = mul(ret, t); t = mul(t, t); } return ret; } int cal_root(int mod) { ], num = , s = mod - ; MOD = mod--; ; i * i <= s; i++){ ){ factor[num++]…

  进阶篇戳这里. 目录 何为「多项式」 基本概念 系数表示法 & 点值表示法 傅里叶(Fourier)变换 概述 前置知识 - 复数 单位根 快速傅里叶正变换(FFT) 快速傅里叶逆变换(IFFT) 迭代实现 例题 「洛谷 P3803」「模板」多项式乘法(FFT) 题意简述 数据规模 快速数论变换(NTT) 原根 实现 NTT 模数 奇怪的模数 - 任意模数 NTT 三模 NTT 拆系数 FFT(MTT) 七次转五次 五次转四次 例题 「洛谷 P4245」「模板」任意模数 NTT 题意简述 数…

这篇文章会讲讲FFT的原理和代码. 先贴picks博客(又名FFT从入门到精通):http://picks.logdown.com/posts/177631-fast-fourier-transform 首先FFT是干嘛用的? 额其实在oi中它就是一个用来算"快速卷积"的东西. 卷积是啥? 给定两个数组a.b,求数组c使得: ;i<n;i++) ;j<n;j++) if(i+j<n) c[i+j]+=a[i]*b[j]; 这就叫做长度为n的"卷积"…

题意:dp[n] = ∑ ( dp[n-i]*a[i] )+a[n], ( 1 <= i < n) cdq分治. 计算出dp[l ~ mid]后,dp[l ~ mid]与a[1 ~ r-l]做卷积运算. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ; ; const double pi = acos(-1.0); struct comp{ ,){r=_r;i=_i;} comp operator+(const comp x){retu…

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…

题目链接:http://www.codechef.com/problems/PRIMEDST/ 题意:给出一棵树,边长度都是1.每次任意取出两个点(u,v),他们之间的长度为素数的概率为多大? 树分治,对于每个根出发记录边的长度出现几次,然后每次求卷积,用素数表查一下即可添加答案. #include<algorithm> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<iostre…

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)/例题与常用套路[入门] 前置技能 对复数以及复平面有一定的了解 对数论要求了解:逆元,原根,中国剩余定理 对分治有充足的认识 对多项式有一定的认识,并会写 $O(n^2)$ 的高精度乘法 本文概要 多项式定义及基本卷积形式 $Karatsuba$ 乘法 多项式的系数表示与点值表示,以及拉格朗日插值法…

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te…

推荐阅读资料:算法导论第30章 本文不做证明,详细证明请看如上资料. FFT在算法竞赛中主要用来加速多项式的乘法 普通是多项式乘法时间复杂度的是O(n2),而用FFT求多项式的乘法可以使时间复杂度达到O(nlogn) FFT求多项式的乘法步骤主要如下图 其中求值是将系数表达转换成点值表达,带入的自变量是wn=1的复数解,称为DFT 插值是将点值表达转换成系数表达,称为DFT-1 DFT 和 DFT-1都可以用FFT加速实现 这是递归版的FFT 还有一种非递归的版本 我们发现叶子节点的下表的二进制…

目录 FFT 系数表示法 点值表示法 复数 DFT(离散傅里叶变换) 单位根的性质 FFT(快速傅里叶变换) IFFT(快速傅里叶逆变换) NTT 阶 原根 扩展知识 FFT 参考blog: 十分简明易懂的FFT(快速傅里叶变换) 快速傅里叶变换(FFT)详解 (下面的图片是来自于这2篇博客里面的,仔细看可以发现右下角有水印--) 系数表示法 一个一元\(n\)次多项式\(f(x)\)可以被表示为:\[f(x) = \sum_{i = 0}^{n}a_{i}x^{i}\] 即用\(i\)次项的系…