code: #include <bits/stdc++.h> #define ll long long #define ull unsigned long long #define setIO(s) freopen(s".in","r",stdin) // , freopen(s".out","w",stdout) using namespace std; char buf[100000],*p1,*p2; #de

题面 传送门 前置芝士 \(MTT\),多项式多点求值 题解 这题法老当初好像讲过--而且他还说这种题目如果模数已经给定可以直接分段打表艹过去 以下是题解 我们设 \[F(x)=\prod_{i=0}^{s-1}(x+i)\] 分治\(FFT\)即可求出 然后我们用多点求值求出\(x=1,s+1,2s+1,...,s^2-s+1\)时的答案 这样的话可以计算出\((s^2)!\),剩下没计算的部分直接暴力就是了 如果我们取\(s=\sqrt{n}\),复杂度大概就是\(O(s\log^2s)\)

LINK:P5667 拉格朗日插值2 给出了n个连续的取值的自变量的点值 求 f(m+1),f(m+2),...f(m+n). 如果我们直接把f这个函数给插值出来就变成了了多项式多点求值 这个难度好像有点大. 不妨 直接考虑拉格朗日插值. 设此时要求f(k) 那么则有 \(\sum_{i=0}^nf(i)\frac{\Pi_{i\neq j}(k-j)}{\Pi_{i\neq j} (i-j)}\) 可以化简一下 \(f(k)=\sum_{i=0}^nf(i)\frac{ \Pi_{i\neq

传送门 人傻常数大.jpg 因为求逆的时候没清零结果调了几个小时-- 前置芝士 多项式除法,多项式求逆 什么?你不会?左转你谷模板区,包教包会 题解 首先我们要知道一个结论\[f(x_0)\equiv f(x)\pmod{(x-x_0)}\] 其中\(x_0\)为一个常量,\(f(x_0)\)也为一个常量 证明如下,设\(f(x)=g(x)(x-x_0)+A\),也就是说\(A\)是\(f(x)\)对\((x-x_0)\)这个多项式取模之后的结果 因为\((x-x_0)\)的最高次项为\(1\)

预备知识:FFT/NTT 多项式的逆 给定一个多项式 F(x)F(x)F(x),请求出一个多项式 G(x)G(x)G(x),满足 F(x)∗G(x)≡1(mod xn)F(x)*G(x) \equiv 1(mod\ x^n)F(x)∗G(x)≡1(mod xn). 系数对 998244353998244353998244353 取模,1≤n≤1051≤n≤10^51≤n≤105 首先将多项式的长度拓展至222的次幂,然后我们要求的是 G(x)∗F(x)≡1 (mod xn)G(x)*F(x) \

\[\newcommand{\vct}[1]{\boldsymbol{#1}} \newcommand{\mat}[1]{\begin{bmatrix}#1\end{bmatrix}} \newcommand{\opn}[1]{\operatorname{#1}} \mathscr{\text{Defining }\LaTeX\text{ Macros...}} \]   我并没有透彻理解涉及知识点的严谨描述形式,所以本文大量用语是基于让读者理解而非让读者以此为研究依据的,烦请注意.   设现有

多项式 代码 const int nsz=(int)4e5+50; const ll nmod=998244353,g=3,ginv=332748118ll; //basic math ll qp(ll a,ll b){ ll res=1; for(;b;a=a*a%nmod,b>>=1)if(b&1)res=res*a%nmod; return res; } ll inv(ll n){ return qp(n,nmod-2); } //polynomial operations //

惰性求值 惰性求值一般用于函数式编程语言中,在使用延迟求值的时候,表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值,而是在后面的某个时候求值.     可以利用c++11中的std::function, lambda表达式以及c++11实现的Optional来实现lazy.其中,std::function用来保存传入的函数,不马上执行,而是延迟到后面需要使用值的时候才执行,函数的返回值被放到一个Optional对象中(可以更方便的知道是否求值完毕,使用起来更方便).通过optional对象可以知道是否已经

PTA 6-2 多项式求值 本题要求实现一个函数 本题要求实现一个函数,计算阶数为n,系数为a[0] ... a[n]的多项式f(x)=∑i=0n(a[i]×xi)" role="presentation">f(x)=∑ni=0(a[i]×xi)f(x)=∑i=0n(a[i]×xi)在x点的值. 函数接口定义 double f( int n, double a[], double x ); 其中n是多项式的阶数,a[]中存储系数,x是给定点.函数须返回多项式f(x)的值

设代数式序列 $q_1(t), q_2(t), ..., q_{n-1}(t)$ ,由它们生成的多项式形式的表达式(不一定是多项式): $$p(t)=x_1+x_2q_1(t)+...x_nq_1(t)q_2(t)..q_{n-1}(t)=\sum\limits_{i=1}^n(x_i\prod\limits_{j=1}^{i-1}q_j(t))$$ 一般来讲,按照这个形式计算函数在 $t_0$ 点的取值的复杂度为:n-1次 $q_i(t)$ 求值,n-1次浮点数乘法(生成n个不同的乘积),n-

# 多项式求值(Horner规则) # 输入:A[a0,a1,a2...an],x的值 # 输出:给定的x下多项式的值p   # Horner迭代形式实现 1 # 在此修改初值 2 A = [2, 6, 15, -5, 34] 3 x = 2 4 # 主程序 5 p = A[-1] # 将索引指定为 -1 ,可让 Python 返回最后一个列表元素 6 for i in range(1,len(A)): 7 p = p*x + A[-1-i] 8 print('迭代法,该多项式的值为:',p)

此示例演示如何使用名为“更快r-cnn(具有卷积神经网络的区域)”的深度学习技术来训练对象探测器. 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器.更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸.所有这三种技术都使用卷积神经网络(cnn).它们之间的区别在于它们如何选择要处理的区域以及如何对这些区域进行分类.r-cnn和快速r-概算在运行美国有线电视新闻网之前使用区域建议算法作为预处理步骤.提议算法通常是技术例如edgox [4]或选择性搜

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Amnes1a/article/details/65444966QFileInfo类为我们提供了系统无关的文件信息,包括文件的名字和在文件系统中位置,文件的访问权限,是否是目录或符合链接,等等.并且,通过这个类,可以修改文件的大小和最后修改.读取时间.同时,QFileInfo类也可以用来取到Qt 资源的相关信息. QFileInfo既可以表示绝对路径,也可以表示相对路径的文件.其中,绝对路径就是已"

http://codercdy.com/openglxue-xi-bi-ji-qiu-zhi-qi-he-nurbs/ 在最底层,图形硬件所绘制的是点.直线和多边形(通常是三角形和四边形).平滑的曲线或表面是通过使用大量的微小线段或多边形模拟的.但是,从数学角度而言,许多非常实用的曲线和表面可以用少许几个参数(例如控制点)来描述.保存一个表面的16个控制点要比保存1000个三角形以及这些三角形每个顶点的法线向量信息所需要的空间要少的多.另外,这1000个三角形只能对真正的表面进行近似的模拟,而这

title author date CreateTime categories PTA 6-2 多项式求值 lindexi 2018-06-29 15:24:28 +0800 2018-6-14 22:0:41 +0800 C 算法 本题要求实现一个函数 本题要求实现一个函数,计算阶数为n,系数为a[0] ... a[n]的多项式$f(x)=\sum_{i=0}^{n}(a[i]\times x^i)$在x点的值. 函数接口定义 double f( int n, double a[], doub

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理

「注释」作者在本文里没有说明这么一个事实: 目前的版本Lo-Dash v2.4.1并没有引入延迟求值的特性,Lo-Dash 3.0.0-pre中部分方法进行了引入,比如filter(),map(),reverse(). 原文 我时常觉得像Lo-Dash这样优秀的库已经无法再优化了.它整合了各种奇技淫巧已经将JavaScript的性能开发到了极限.它使用了最快速的语句,优化的算法,甚至还会在发版前做性能测试以保证回归没问题. 延迟求值 但似乎我错了-还可以让Lo-Dash有明显的提升.只需将关注点

题目大意 给一个含字母a的表达式,求n个选项中表达式跟一开始那个等价的有哪些 做法 模拟一个多项式显然难以实现那么我们高兴的找一些素数代入表达式,再随便找一个素数做模表达式求值优先级表 - ( ) + - * ^ ( < = < < < < ) + < > > > < < - < > > > < < * < > > > > < ^ < > > >

原文:Faster Alternative to PHP’s Array Unique Function 概述 使用PHP的array_unique()函数允许你传递一个数组,然后移除重复的值,返回一个拥有唯一值的数组.这个函数大多数情况下都能工作得很好.但是,如果你尝试在一个大的数组里使用array_unique()函数,它会运行地慢一些. 有一个比较好而且更快的函数array_flip()来替代使用array_unique()函数来创建唯一的数组.这个魔法般的函数会交换数组里面每一个元素的键

基于Javascript的动画暗中同CSS过渡效果一样,甚至更加快,这怎么可能呢?而Adobe和Google持续发布的富媒体移动网站的性能可媲美本地应用,这又怎么可能呢? 本文逐一遍览了基于Javascript的DOM动画库,如Velocity.js和GSAP,看其是如何比jQuery和CSS动画效果更具性能的. jQuery 让我们先从基础的开始: JavaScript 和 jQuery 被错误的混为一谈了. JavaScript 动画是很快的. jQuery 把它放慢了下来.为什么?因为 —