猫史档案馆

本期内容比较简单而实用，欢迎学习！

一个月前我向大家分享了快速傅里叶变换和快速数论变换：

https://shequ.codemao.cn/community/3喵745

现在让我们继续多项式科技的进程！注：内容建立在上一期的基础上。

因此我非常良心地给大家每期教程都回顾一遍FFT和NTT！

 

 

点值表示法

 

众所周知，坐标系内 n 个不同的点确定 n−1 次的多项式。

 

 

单位根

 

 

 

原根

 

我们可以用原根替代单位根来实现NTT。

至于代码大家就去上面那个链接看啦qwq

 

 

 

多项式求逆

 

 

如果我们在数据运算的时候遇到包含了下面这个问题，我们怎么解决？

这个问题就是多项式求逆问题。求解它的主要思想是倍增，递归实现。

 

 

倍增过程

 

 

 

代码实现Code

 

基本上是很好写的。

时间复杂度 O (n log n)。

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod=998244353;
#define G 3
#define MAXN 400040
#define invG 332748118
#define ck(x) ((x)>=mod?(x)-mod:(x))
ll n,tr[MAXN],f[MAXN],g[MAXN],h[MAXN];
inline ll read()
{
    int q=0;char ch=' ';
    while(ch<'0'||ch>'9')ch=getchar();
    while(ch>='0'&&ch<='9')q=(q<<3)+(q<<1)+ch-'0',ch=getchar();
    return q;
}
inline ll Quickly_Power(ll a,ll b)
{
    ll ans=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)ans=ans*a%mod;
        a=a*a%mod,b>>=1;
    }
    return ans;
}
void NTT(ll *f,ll flag,ll n)
{
    for(ll i=0;i<n;i++)
        if(i<tr[i])swap(f[i],f[tr[i]]);
    for(ll p=2;p<=n;p<<=1)
    {
        ll len=(p>>1);
        ll yg=Quickly_Power(flag?G:invG,(mod-1)/p);
        for(ll k=0;k<n;k+=p)
        {
            ll buf=1;
            for(ll i=k;i<k+len;i++)
            {
                ll tmp=buf*f[i+len]%mod;
                f[i+len]=ck(f[i]-tmp+mod);
                f[i]=ck(f[i]+tmp),buf=buf*yg%mod;
            }
        }
    }
    if(!flag)
    {
        ll ny=Quickly_Power(n,mod-2);
        for(ll i=0;i<n;i++)f
            [i]=f[i]*ny%mod;
    }
}
void Inv(ll *f,ll *g,ll m)
{
    if(m==1)
    {
        g[0]=Quickly_Power(f[0],mod-2);
        return;
    }
    //倍增 
    Inv(f,g,(m+1)>>1);
    ll n=1;
    while(n<(m<<1))n<<=1;
    for(ll i=0;i<n;i++)
        tr[i]=((tr[i>>1]>>1)|((i&1)?n>>1:0)),h[i]=f[i];
    for(ll i=m;i<n;i++)h[i]=0;
    NTT(h,1,n),NTT(g,1,n);
    //求 h(x)（或g(x)） 
    for(ll i=0;i<n;i++)
        g[i]=(2-h[i]*g[i]%mod+mod)*g[i]%mod;
    NTT(g,0,n);
    for(ll i=m;i<n;i++)g[i]=0;
}
int main()
{
    n=read();
    for(ll i=0;i<n;i++)f[i]=read();
    Inv(f,g,n);
    for(ll i=0;i<n;i++)
        printf("%lld ",g[i]);
    return 0;
}

 

那么我们的多项式求逆能干什么呢？

我们知道，多项式乘除求逆都是基础工具。

我们需要通过这些工具，解决多项式对指开根、三角函数以及插值求值的问题。

 

 

 

多项式对数函数

 

 

我们通过求解多项式对数问题来初探乘法以及求逆的强大工具。

简单分析数据大小可以发现，朴素的做法根本无法支持非常大的数据。

因此我们还需多项式科技来解决。

 

 

拆开函数

 

这里需要一点微积分常识。

这里有个复合函数，比较难弄，因此可以将其求导然后积分来拆开。

 

 

代码实现

 

通过上述转化过程，我们不难想出程序如何写：

写代码的时候只有求导和求积这两个步骤是没有写过的。因此我放出代码。

 

求导：

void Differential(ll *f,ll *g,ll n)
{
    for(ll i=1;i<n;i++)
        g[i-1]=i*f[i]%mod;g[n-1]=0;
}

 

求积：

void Integral(ll *f,ll *g,ll n)
{
    for(ll i=1;i<n;i++)
        g[i]=f[i-1]*Quickly_Power(i,mod-2)%mod;
    g[0]=0;
}

 

然后剩下的就非常好写了！

时间复杂度 O (n log n)。

 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod=998244353;
#define G 3
#define MAXN 400040
#define invG 332748118
#define ck(x) ((x)>=mod?(x)-mod:(x))
inline ll read()
{
    ll q=0;char ch=' ';
    while(ch<'0'||ch>'9')ch=getchar();
    while(ch>='0'&&ch<='9')q=(q<<3)+(q<<1)+ch-'0',ch=getchar();
    return q;
}
ll n,tr[MAXN],f[MAXN],g[MAXN],w[MAXN];
ll ff[MAXN],_f[MAXN],_g[MAXN],h[MAXN];
inline ll Quickly_Power(ll a,ll b)
{
    ll ans=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)ans=ans*a%mod;
        a=a*a%mod,b>>=1;
    }
    return ans;
}
void NTT(ll *f,ll flag,ll n)
{
    for(ll i=0;i<n;i++)
        if(i<tr[i])swap(f[i],f[tr[i]]);
    for(ll p=2;p<=n;p<<=1)
    {
        ll len=(p>>1);
        ll wn=Quickly_Power(flag?G:invG,(mod-1)/p);
        for(ll k=0;k<n;k+=p)
        {
            ll buf=1;
            for(ll i=k;i<k+len;i++)
            {
                ll tmp=buf*f[i+len]%mod;
                f[i+len]=ck(f[i]-tmp+mod);
                f[i]=ck(f[i]+tmp)，buf=buf*wn%mod;
            }
        }
    }
}
void Inv(ll *f,ll *g,ll m)
{
    if(m==1)
    {
        g[0]=Quickly_Power(f[0],mod-2);
        return;
    }
    Inv(f,g,(m+1)>>1);
    ll n=1;
    while(n<(m<<1))n<<=1;
    ll invn=Quickly_Power(n,mod-2);
    for(ll i=0;i<n;i++)
        tr[i]=((tr[i>>1]>>1)|((i&1)?n>>1:0)),w[i]=f[i];
    for(ll i=m;i<n;i++)w[i]=0;
    NTT(w,1,n),NTT(g,1,n);
    for(ll i=0;i<n;i++)
        g[i]=(2-w[i]*g[i]%mod+mod)*g[i]%mod;
    NTT(g,0,n);
    for(ll i=0;i<m;i++)
        g[i]=invn*g[i]%mod;
    for(ll i=m;i<n;i++)g[i]=0;
}
void Mul(ll *f,ll *g,ll *p,ll n,ll m)
{
    m+=n,n=1;
    while(n<m)n<<=1;
    for(ll i=0;i<n;i++)
        tr[i]=((tr[i>>1]>>1)|((i&1)?n>>1:0));
    ll invn=Quickly_Power(n,mod-2);
    NTT(f,1,n),NTT(g,1,n);
    for(ll i=0;i<n;i++)
        p[i]=f[i]*g[i]%mod;
    NTT(p,0,n);
    for(ll i=0;i<n;i++)
        p[i]=p[i]*invn%mod;
}
void Differential(ll *f,ll *g,ll n)
{
    for(ll i=1;i<n;i++)
        g[i-1]=i*f[i]%mod;
    g[n-1]=0;
}
void Integral(ll *f,ll *g,ll n)
{
    for(ll i=1;i<n;i++)
        g[i]=f[i-1]*Quickly_Power(i,mod-2)%mod;
    g[0]=0;
}
void Ln(ll *f,ll *g,ll n)
{
    Differential(f,ff,n);
    Inv(f,_f,n);
    Mul(ff,_f,_g,n,n);
    Integral(_g,g,n);
}
int main()
{
    n=read();
    for(ll i=0;i<n;i++)f[i]=read();
    Ln(f,g,n);
    for(ll i=0;i<n;i++)
        printf("%lld ",g[i]);
    return 0;
}

 

 

 

总结与预告

本期教程就这么结束了，大家一定收获了很多！

我们学习了多项式求逆、多项式对数函数。

当然，多项式算法一定不止这么一点。

我们还会接触更多非常有用的多项式算法哦qwqq

下面一张图总结了一下算法、数据结构的分类。

总而言之，我会尽我所能向大家分享算法、数据结构，或者写工程的教程。

至于需要用到的一点点微积分常识，我也会另写教程。

我们下期再见！

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