随笔分类 - 模板
摘要：#include <algorithm> #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <ctime> typedef unsigned long long ull; typedef __uint128_t L;
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摘要：从 $\tt syksykCCC$ 那里抄袭来的。。。 \documentclass[UTF8,a4paper]{ctexart} \usepackage{geometry} \usepackage{multicol} \usepackage{multirow} \usepackage{tabu}
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摘要：namespace Fhq_Treap { int ch[N][3], siz[N], val[N], cnt, rnd[N]; inline void update(int x); inline int newnode(int x); inline int Kth(int now, int k);
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摘要：int solve(int n, int *x, int *y, int xi) { int ans = 0; s1[0] = (xi - x[0]) % mod, s2[n + 1] = 1; for (int i = 1; i <= n; i++) s1[i] = 1ll * s1[i - 1]
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摘要：namespace LCT { int f[N], c[N][2], s[N], st[N]; bool r[N]; inline bool nroot(int); inline void pushup(int); inline void pushr(int); inline void pushdo
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摘要：引入 什么是 $\text{FFT}$ ？ 反正我看到 $\text{wiki}$ 上是一堆奇怪的东西。 快速傅里叶变换（英语：Fast Fourier Transform, FFT），是快速计算序列的离散傅里叶变换（DFT）或其逆变换的方法。傅里叶分析将信号从原始域（通常是时间或空间）转换到频域的
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摘要：引入 $\tt NTT$ 和 $\tt FFT$ 有什么不一样呢？ 就是 $\tt NTT$ 是可以用来取模的，而且没有复数带来的精度误差。 最最重要的是据说 $\tt NTT$ 常数小的很，可以在这一方面吊打 $\tt FFT$ 。 至于对于不用取模的多项式乘法怎么做，可以给他附一个非常大的模数。
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