快速数论变换(NTT)小结
NTT
在FFT中,我们需要用到复数,复数虽然很神奇,但是它也有自己的局限性——需要用double类型计算,精度太低
那有没有什么东西能够代替复数且解决精度问题呢?
这个东西,叫原根
原根
阶
若互素,且,
对于最小的,我们称之为模的阶,记做
例如:
,
原根
原根的定义
设是正整数,是整数,若等于,则称为模的一个原根
,因此是模的一个原根
注意原根的个数是不唯一的
如果模数有原根,那么它一定有个原根
原根存在的重要条件为,其中为奇素数
例如
原根有一个非常重要的定理:
- 若为素数,假设一个数是的原根,那么的结果两两不同
不要问我为什么,因为我也不知道。。
考虑原根为什么能代替单位根进行运算,(这部分可以跳过)
原因很简单,因为它具有和单位根相同的性质
在FFT中,我们用到了单位根的四条性质,而原根也满足这四条性质
这样我们最终可以得到一个结论
然后把FFT中的都替换掉就好了
建议取,它的原根为。
如何求任意一个质数的原根呢?
对于质数,质因子分解,若恒成立,为的原根
实现
NTT求卷积代码:
确实比FFT快了不少
#include<cstdio>
#define getchar() (p1 == p2 && (p2 = (p1 = buf) + fread(buf, 1, 1<<21, stdin), p1 == p2) ? EOF : *p1++)
#define swap(x,y) x ^= y, y ^= x, x ^= y
#define LL long long
const int MAXN = 3 * 1e6 + 10, P = 998244353, G = 3, Gi = 332748118;
char buf[1<<21], *p1 = buf, *p2 = buf;
inline int read() {
char c = getchar(); int x = 0, f = 1;
while(c < '0' || c > '9') {if(c == '-') f = -1; c = getchar();}
while(c >= '0' && c <= '9') x = x * 10 + c - '0', c = getchar();
return x * f;
}
int N, M, limit = 1, L, r[MAXN];
LL a[MAXN], b[MAXN];
inline LL fastpow(LL a, LL k) {
LL base = 1;
while(k) {
if(k & 1) base = (base * a ) % P;
a = (a * a) % P;
k >>= 1;
}
return base % P;
}
inline void NTT(LL *A, int type) {
for(int i = 0; i < limit; i++)
if(i < r[i]) swap(A[i], A[r[i]]);
for(int mid = 1; mid < limit; mid <<= 1) {
LL Wn = fastpow( type == 1 ? G : Gi , (P - 1) / (mid << 1));
for(int j = 0; j < limit; j += (mid << 1)) {
LL w = 1;
for(int k = 0; k < mid; k++, w = (w * Wn) % P) {
int x = A[j + k], y = w * A[j + k + mid] % P;
A[j + k] = (x + y) % P,
A[j + k + mid] = (x - y + P) % P;
}
}
}
}
int main() {
N = read(); M = read();
for(int i = 0; i <= N; i++) a[i] = (read() + P) % P;
for(int i = 0; i <= M; i++) b[i] = (read() + P) % P;
while(limit <= N + M) limit <<= 1, L++;
for(int i = 0; i < limit; i++) r[i] = (r[i >> 1] >> 1) | ((i & 1) << (L - 1));
NTT(a, 1);NTT(b, 1);
for(int i = 0; i < limit; i++) a[i] = (a[i] * b[i]) % P;
NTT(a, -1);
LL inv = fastpow(limit, P - 2);
for(int i = 0; i <= N + M; i++)
printf("%d ", (a[i] * inv) % P);
return 0;
}
作者:自为风月马前卒
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分类:
多项式—FFT/NTT
标签:
NTT
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