http://oj.xjtuacm.com/problem/13/ 题意:wmq如今开始学习乘法了!他为了训练自己的乘法计算能力,写出了n个整数, 并且对每两个数a,b都求出了它们的乘积a×b.现在他想知道,在求出的n(n-1)/2个乘积中, 除以给定的质数m余数为k(0≤k<m)的有多少个. 对每组数据输出m行,其中第i行为除以m余数为(i-1)的有多少个. 第一行为测试数据的组数. 对于每组测试数据,第一行为2个正整数n,m,2≤n,m≤60000,分别表示整数的个数以及除数. 接下来一行有…

题面 传送门:洛咕 Solution 这题我写得脑壳疼,我好菜啊 好吧,我们来说正题. 这题.....emmmmmmm 显然KMP类的字符串神仙算法在这里没法用了. 那咋搞啊(或者说这题和数学有半毛钱关系啊) 我们考虑把两个字符相同强行变为一个数学关系,怎么搞呢? 考虑这题是带通配符的,我们可以这样设: \(C(x,y)=(A[x]-B[y])^2*A[x]*B[y]\) 因此,我们可以看出两个字符一样当且仅当\(C(x,y)=0\) 因此,我们再设一个函数\(P(x)\)表示\(B\)串以第\…

题面 传送门: 洛咕 BZOJ Solution 写到脑壳疼,我好菜啊 我们来颓柿子吧 \(F_j=\sum_{i<j}\frac{q_i*q_j}{(i-j)^2}-\sum_{i>j}\frac{q_i*q_j}{(i-j)^2}\) \(q_j\)与\(i\)没有半毛钱关系,提到外面去 \(F_j=q_j*\sum_{i<j}\frac{q_i}{(i-j)^2}-q_j*\sum_{i>j}\frac{q_i}{(i-j)^2}\) 左右同时除以\(q_j\) \(E_j=…

没什么好说的,今天又考了FFT(虽然不用FFT也能过)但是确实有忘了怎么写FFT了,于是乎只有重新写一遍FFT模板练一下手了.第一部分普通FFT,第二部分数论FFT,记一下模数2^23*7*17+1 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<cmath> using namespace std; typedef double…

前言 前年NOIP普及组考炸了,没考进一等奖,导致去年只能参加NOIP普及组. 去年NOIP普及组考炸了,幸好进了一等奖. 今年的GDKOI名额是难得的,这是我第一次参加Day>=2的比赛. 第一天:2018.1.25 当天下午,我收拾好东西,坐中巴到广州,去了酒店. 我和彭大爷一间房.酒店很好,应有尽有. 我做了会口语100,然后睡觉. 第二天:2018.1.26 GDKOI Day1 第一天的早上,我比Moring Call早了40分钟起床,然后刷牙洗脸,而且用微波炉热了热牛奶-- 早餐是自…

相关知识 时间域上的函数f(t)经过傅里叶变换(Fourier Transform)变成频率域上的F(w),也就是用一些不同频率正弦曲线的加 权叠加得到时间域上的信号. \[ F(\omega)=\mathcal{F}[f(t)]=\int\limits_{-\infty}^\infty f(t)e^{-iwt}dt \] 傅里叶逆变换是将频率域上的F(w)变成时间域上的函数f(t),一般称\(f(t)\)为原函数,称\(F(w)\)为象函数.原函数和象函数构成一个傅里叶变换对. \[ f(t)…

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…

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,\(\text{NTT(Number-Theoretic Transform)}\)会是更好的选择. 原根 阶 若\(a,p\)互素,且\(p>1\),对于\(a^k \equiv 1 (\mod p)\)的最小的\(k\),称为\(a\)模\(p\)的阶,记做\(\sigma_p(a)\). \(E.g.\) \(\sigma_7(2)=3\) \(2^1\equiv 2(\mod 7…

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:两个多项式为\(A(x)=\sum_{i=0}^{n}a_ix^i,B(x)=\sum_{i=0}^{m}b_ix^i\) Prerequisite knowledge: 初中数学知识(手动滑稽) 最简单的多项式方法就是逐项相乘再合并同类项,写成公式: 若\(C(x)=A(x)B(x)\),那么\(C(x…

先看看. 通常模数常见的有998244353,1004535809,469762049,这几个的原根都是3.所求的项数还不能超过2的23次方(因为998244353的分解). 感觉没啥用. #include <cstdio> #include <cstring> template <class T> inline void swap(T &a, T &b) { T c; c = a; a = b; b = c; } ; , G = ; inline in…

具体步骤: 1.补0:在两个多项式最前面补0,得到两个 $2n$ 次多项式,设系数向量分别为 $v_1$ 和 $v_2$. 2.求值:用FFT计算 $f_1 = DFT(v_1)$ 和 $f_2=DFT(v_2)$.这里得到的 $f_1$ 和 $f_2$ 分别是两个输入多项式在 $2n$ 次单位根处的各个取值(即点值表示) 3.乘法:把两个向量 $f_1$ 和 $f_2$ 的每一维对应相乘,得到向量 $f$.它对应输入多项式乘积的点值表示. 4.插值:用FFT计算 $v=IDFT(f)$,其实…

题目链接 首先利用组合数学知识,枚举两人的总胜场数容易得到 这还不是卷积的形式,直接搞的话复杂度大概是O(n^2)的,肯定会TLE.但似乎和卷积有点像?想半天没想出来..多谢Q巨提醒,才知道可以用下面这个公式进行转化 最后,化得的公式为 另外注意,上式右边是一个卷积的形式,但是,所得和的第一项是不需要加上的(不过图中公式没有体现).结合实际意义大概就是,i==0&&j==0时,gcd(i,j)不存在约数d,虽然0可以被任意正整数整除 & 第一项不为0 #include<bit…

数学相关一直都好弱啊>_< 窝这个月要补一补数学啦, 先从基础的fft补起吧! 现在做了 道. 窝的fft 模板 (bzoj 2179) #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #define MAXN 200005 #define PI M_PI using namespace std…

FFT(快速傅立叶变换)和NTT(快速数论变换)看上去很高端,真正搞懂了就很simple了辣. 首先给出多项式的一些定义(初中数学内容): 形如Σaixi的式子就是多项式! 多项式中每个单项式叫做多项式的项. 这些单项式中的最高次数,就是这个多项式的次数. 有几个不同的元也是多项式,但在下面将不被考虑. 注意:(n+1)个点可以唯一确定一个n次多项式(两点定线啊之类的). 然后就是一些比较高明的东西了. 首先在掌握FFT之前我们要掌握一下知识: 1.复数的计算法则. 形如(a+bi)的数叫复数,…

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…

快速傅里叶变换 & 快速数论变换 [update 3.29.2017] 前言 2月10日初学,记得那时好像是正月十五放假那一天 当时写了手写版的笔记 过去近50天差不多忘光了,于是复习一下,具体请看手写版笔记 参考文献:picks miskcoo menci 阮一峰 Fast Fourier Transform 单位复数根 虚数 复数 \(i\),表示逆时针旋转90度 \(a+bi\),对应复平面上的向量 复数加法 同向量 复数乘法 "模长相乘,幅角相加",\((a+bi)*(…

学了好久,终于基本弄明白了 推荐两个博客: 戳我 戳我 再推荐几本书: <ACM/ICPC算法基础训练教程> <组合数学>(清华大学出版社) <高中数学选修> 预备知识 复数方面 找数学老师去 \[i^{2}=-1,i为虚数的单位\] 坐标系上纵轴就是虚数轴,复数就是这上面的点 三种表示法: \[一般:a + bi,a为实部,b为虚部\] \[指数:e^{i\theta}*坐标系上的模长\] \[三角:模长*(cos\theta + i sin \theta)\] 运算…

数论ex 数学学得太差了补补知识点or复习 Miller-Rabin 和 Pollard Rho Miller-Rabin 前置知识: 费马小定理 \[ a^{p-1}\equiv 1\pmod p,p \ is \ prime \] 二次探测(mod奇素数下1的二次剩余) \[ x^2\equiv 1\pmod p\Rightarrow x=1 \ or \ p-1 \] 如果不是 \(\bmod\) 奇素数,二次剩余可能是更多的值 如果把费马小定理反过来用来检测一个数是否是素数,虽然是错的,…

前言(不想听的可以跳到下面) OK.蒟蒻又来口胡了. 自从ZJOI2019上Day的数论课上的多项式听到懵逼了,所以我就下定决心要学好多项式.感觉自己以前学的多项式都是假的. 但是一直在咕咕,现在是中午,一个早上的努力就完成了FFT的学习,其实并没有想象中的那么难. 文笔较渣,想到什么就写什么,可能逻辑性比较差,来回看个几遍差不多就懂了. 介绍 先简单介绍一下FFT(Fast Fourier Transformation) ,中文全名叫做快速傅里叶变换. 应用在加速多项式的乘法,或者是高精度加速…

Miskcoo大佬的多项式全家桶传送门 rvalue大佬的FFT讲解传送门 用途 将多项式快速(nlogn)变成点值表达,或将点值表达快速变回系数表达(逆变换),(多数时候)来达到求卷积的目的 做法 (为了方便,用wn代表n次单位根的ωn) 考虑选取特殊点,并用分治缩小问题规模 首先在多项式高位补零使其项数为2的幂,方便分治 然后我们选择代入单位根($w_n^k$),设结果是$y_k$ 首先有:$F(x)=\sum{a_ix^i}$ 将$a_ix^i$按照幂次奇偶性分组,得到$F(x)=(a_0…

前言 \(\text{FFT}\)(快速傅里叶变换)是 \(O(n\log n)\) 解决多项式乘法的一个算法,\(\text{NTT}\)(快速数论变换)则是在模域下的,而 \(\text{MTT}\)(毛神仙对\(\text{FFT}\)的精度优化算法)可以针对任意模数.本文主要讲解这三种算法,具体的应用还请参考我博客内的题解. 正文 FFT-快速傅里叶变换 学习这个算法可以借助<算法导论>,当然算导上的东西需要耐心才能啃下来.这里只是概括一下算导上的介绍,并加入一些个人的见解.下面逐步介…

作者:桂. 时间:2018-01-06  14:00:25 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8214122.html 前言 对于数字接收来讲,射频域随着带宽的增加,AD.微波.FPGA资源的需求越来越高,但频域开的越宽并不意味着频谱越宽,有限信号内可认为信号在宽开频域稀疏分布,最近较为流行的稀疏FFT(SFFT)是在传统FFT的基础上,利用了信号的稀疏特性,使得计算性能优于FFT.本文简单记录自己的理解. 源代码 一.稀疏FFT 主要是12年MIT的…

目录 数论 知识点 Exgcd 逆元 gcd 欧拉函数\(\varphi(x)\) CRT&EXCRT BSGS&EXBSGS FFT/NTT/MTT/FWT 组合公式 斯特林数 卡塔兰数 常用数学公式 技巧经验 容斥 组合计数 区间筛 博弈 有趣的式子 gcd有关 数论模板库 黑科技 \(long\ long\)相乘取模 子集枚举 高维前缀和 各种线性筛 高级算法 Exgcd Lucas EXCRT BSGS 高斯消元 线性基 裴蜀定理 FFT 拉格朗日插值 NTT FWT 数论 Tag…

参考:http://blog.csdn.net/f_zyj/article/details/76037583 如果公式炸了请去我的csdn博客:http://blog.csdn.net/luyouqi233/article/details/79323568 原文即是一篇很好的FFT入门博客,但是笔者打算为了日后的学习,则将原篇章的结构删改增添一下,如有思路上的雷同十分正常. "是时候打开FFT的大门了!" 预备知识: 1.至少知道基础数论与一定解三角形知识(大概是高中水平). 2.定义…

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&NTT总结 一些概念 \(DFT:\)离散傅里叶变换\(\rightarrow O(n^2)\)计算多项式卷积 \(FFT:\)快速傅里叶变换\(\rightarrow O(nlogn)\)计算多项式卷积 \(NTT:\)快速数论变换\(\rightarrow\)对\(FFT\)的常数优化 \(MTT:\)\(NTT\)的一些拓展 FFT 多项式&卷积 设\(A(x)\)表示一个\(n-1\)次多项式 则\(A(x)=\sum_{i=0}^{n-1}a_ix^i\) 而卷积就是两个…

复数及单位根 复数的定义大概就是:\(i^2=-1\),其中\(i\)就是虚数单位. 那么,在复数意义下,对于方程: \[ x^n=1 \] 就必定有\(n\)个解,这\(n\)个解的分布一定是在复平面上,以圆点为圆心,半径为\(1\)的圆的\(n\)等分点. 由于欧拉公式: \[ e^{i\theta}=\cos\theta+i\cdot \sin\theta \] 把\(2\pi\)带入: \[ e^{2i\pi}=1 \] 比较一下这个和上面的方程,设: \[ \omega_n=e^{2i…

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1.多项式的两种表示法 1.系数表示法 我们最常用的多项式表示法就是系数表示法,一个次数界为\(n\)的多项式\(S(x)\)可以用一个向量\(s=(s_0,s_1,s_2,\cdots,s_n-1)\)系数表示如下:\[S(x)=\sum_{k=0}^{n-1}s_kx^k\] 系数表示法很适合做加法,可以在\(O(n)\)的时间复杂度内完成,表达式为:\[S(x)=A(x)+B(x)=\sum_{k=0}^{n-1}(a_k+b_k)x^k\] 当中\[s_k=a_k+b_k\] 但是,系数…

noip一轮复习真的要开始啦!!! 大概顺序是这样的 1.数学 2.搜索贪心 3.数据结构 4.图论 5.dp 6.其他 数学 1.数论 数论被称为数学皇冠上的明珠,他的重要性主要在于它是其他学习的祖师,基本上什么代数问题都可以通过数论推导,其实有的图论也是(数学上). 我们信息中的数论主要是说对整除同余的研究~~~~~~~ ①:唯一分解定理与素数 这个之前我们先要讲素数(定义全部掠过) 素数筛法: #include<iostream> #include<cstdio> #incl…