【学习笔鸡】快速沃尔什变换FWT
【学习笔鸡】快速沃尔什变换FWT
OR的FWT
快速解决:
\[C[i]=\sum_{j|k=i} A[j]B[k]
\]
FWT使得我们
\[FWT(C)=FWT(A)*FWT(B)
\]
其中\(*\)是点积,就是对应位置乘起来。
而对于\(orFWT\),
\[C'[i]=FWT(C)[i]=\sum_{j\subseteq i}C[j]
\]
那么证明一下:
\[\begin{array}
&C'[i]&=\sum_{j\subseteq i} C[j]
\\
&=\sum_{j\subseteq i}\sum_{p|k=j} A[p]B[k]
\\
&=\sum_{p\subseteq i,k\subseteq i} A[p]B[k]
\\
&=\sum_{p\subseteq i} A[p]\sum_{k\subseteq i}B[k]
\\
&=A'[i]B'[i]
\end{array}
\]
考虑\(A\)和\(A'\)的关系,其中\(A_0,A_1\)分别代表\(A\)的前\(2^{k-1}\)和后这么多项(下标都从0开始)。他们的差别是\(2^{k-1}\)位上的不同。其他相似。
\[FWT(A)=
\begin{cases}
FWT(A_0),FWT(A_1+A_0) & k>0
\\
A & k=0
\end{cases}
\]
逗号表示依次连接。
复杂度\(T(n)=2T(n/2)+T(n)=O(n\log n)\),而一般来说\(n=2^m\)那么就是\(O(m2^m)\)
考虑\(IFWT\)
照猫画虎即可
\[IFWT(A')=
\begin{cases}
IFWT(A'_0),IFWT(A'_1-A'_0) & k>0
\\
A' & k=0
\end{cases}
\]
代码
inline void FWT_OR(int*a,const int&tag,const int&len){
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k)
a[t+i+k]=(a[t+i+k]+a[t+i]*tag+mod)%mod;
}
AND的FWT
同样地,快速解决
\[C[i]=\sum_{j\& k=i}A[j]B[k]
\]
可以构造\(C'[i]=FWT(C)[i]=\sum_\limits{i\subseteq j} C[j]\),至于为什么构造,这个\(j\&k=i\)可以看做\(i\)是\(j,k\)的子集。
同样有
\[FWT(C)=FWT(A)*FWT(B)
\]
证明:
\[\begin{array}
&C'[i]&=\sum_{i\subseteq j} C[j]
\\
&= \sum_{i\subseteq j} \sum_{k\&p=j}A[k]B[p]
\\
&= \sum_{i\subseteq k,i\subseteq p}A[k]B[p]
\\
&= \sum_{i\subseteq k}A[k]\sum_{i\subseteq p}B[p]
\\
&=A'[i]B'[i]
\end{array}
\]
同样地
\[FWT(A)=
\begin{cases}
FWT(A_0+A_1),FWT(A_1)&k>0
\\
A&k=0
\end{cases}
\]
同样的\(T(n)=O(m2^m)\)
同样地
\[IFWT(A')=
\begin{cases}
IFWT(A'_0-A'_1),IFWT(A_1) &k>0
\\
A'&k=0
\end{cases}
\]
同样地
inline void FWT_AND(int*a,const int&tag,const int&len){
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k)
a[t+i]=(a[t+i]+a[t+i+k]*tag+mod)%mod;
}
XOR的FWT
也是快速解决
\[C[i]=\sum_{j\oplus k=i}A[j]B[k]
\]
这里\(FWT(X)\)貌似没有很直观的意义了,推式子的话其实也能理解
\[FWT(C)=FWT(A)*FWT(B)
\]
这里记录一个符号\(A\oplus B=C\)
那么
\(C=A\oplus B\)
拆成前后两半
\[C_0=A_0\oplus B_0+A_1\oplus B_1
\\
C_1=A_0\oplus B_1+A_1\oplus B_0
\]
令
\[X_0=(A_0+A_1)\oplus (B_0+B_1)
\\
X_1=(A_0-A_1)\oplus (B_0-B_1)
\]
然后?
\[C_0={X_0+X_1\over 2}
\\
C_1={X_0-X_1 \over 2}
\]
但是好像学这个无法和各路大佬进行交流,并且我好像并没有学会,那么...
\[FWT(A)=\begin{cases}(FWT(A_0)+FWT(A_1),FWT(A_0)-FWT(A_1)) & n>0\\A & n=0\end{cases}
\]
用循环实现的技巧和NTT一致,控制长度,控制第几段,控制段内的循环变量
//@winlere
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std; typedef long long ll;
inline int qr(){
int ret=0,f=0,c=getchar();
while(!isdigit(c))f|=c==45,c=getchar();
while(isdigit(c)) ret=ret*10+c-48,c=getchar();
return f?-ret:ret;
}
const int maxn=1<<18|1;
const int mod=998244353;
inline void FWT_OR(int*a,const int&len,const int&tag){
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k)
a[t+i+k]=(0ll+a[t+i+k]+a[i+k]*tag+mod)%mod;
}
inline void FWT_AND(int*a,const int&len,const int&tag){
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k)
a[i+k]=(0ll+a[i+k]+a[t+i+k]*tag+mod)%mod;
}
inline void FWT_XOR(int*a,const int&len,const int&tag){
int opt=tag==1?1:((mod+1)>>1);
for(int t=1;t<len;t<<=1)
for(int i=0;i<len;i+=t<<1)
for(int k=0;k<t;++k){
int t0=a[i+k],t1=a[i+k+t];
if(tag==1) a[i+k]=(t0+t1)%mod,a[i+k+t]=(t0-t1+mod)%mod;
else a[i+k]=1ll*(t0+t1)%mod*opt%mod,a[i+k+t]=1ll*(t0-t1+mod)%mod*opt%mod;
}
}
int n,k;
int a[maxn],b[maxn],c[maxn];
int A[maxn],B[maxn];
int main(){
#ifndef ONLINE_JUDGE
freopen("in.in","r",stdin);
freopen("out.out","w",stdout);
#endif
n=qr();
for(int t=0;t<1<<n;++t) a[t]=qr();
for(int t=0;t<1<<n;++t) b[t]=qr();
size_t s=(1<<n)*4;
memcpy(A,a,s); memcpy(B,b,s);
FWT_OR(A,1<<n,1); FWT_OR(B,1<<n,1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) c[t]=1ll*A[t]*B[t]%mod;
FWT_OR(c,1<<n,-1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) printf("%d ",c[t]);
putchar('\n');
memcpy(A,a,s); memcpy(B,b,s);
FWT_AND(A,1<<n,1); FWT_AND(B,1<<n,1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) c[t]=1ll*A[t]*B[t]%mod;
FWT_AND(c,1<<n,-1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) printf("%d ",c[t]);
putchar('\n');
memcpy(A,a,s); memcpy(B,b,s);
FWT_XOR(A,1<<n,1); FWT_XOR(B,1<<n,1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) c[t]=1ll*A[t]*B[t]%mod;
FWT_XOR(c,1<<n,-1);
for(int t=0;t<1<<n;++t) printf("%d ",c[t]);
putchar('\n');
return 0;
}
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