学了若干天终于学(bei)会了传说中的法法塔
感觉也没那么难用嘛
fft快速傅里叶变换 在大表课件上写就是解决高精乘的工具 其实很有理有据
fft就是用复数的折半引理优化两个多项式相乘的高端东西
他能使O(n^2)的多项式相乘优化到O(nlogn)
听ak说这也是比较模板的东西 也就不去理解什么证明了(其实是我看了半天看不懂TAT)
贴个代码吧(史上最短总结233- -)
1 int bit_rev(int t,int n){
2 int res=0;
3 for (int i=0;i<n;i++) res|=(t>>(n-i-1)&1)<<i;
4 return res;
5 }
6 void fft(cd *a,int n,int rev){
7 int len=1<<n;
8 static cd y[N*4];
9 for (int i=0;i<len;i++) y[i]=a[bit_rev(i,n)];
10 for (int d=1;d<len;d<<=1){
11 cd wn=exp(cd(0,PI*rev/d));
12 for (int k=0;k<len;k+=(d<<1)){
13 cd w=cd(1,0);
14 for (int i=k;i<k+d;i++,w*=wn){
15 cd u=y[i],v=w*y[i+d];
16 y[i]=u+v;
17 y[i+d]=u-v;
18 }
19 }
20 }
21 if (rev==-1)
22 for (int i=0;i<len;i++) y[i]/=len;
23 for (int i=0;i<len;i++) a[i]=y[i];
24 }
25 void mul(int *a,int la,int *b,int lb,int *c,int &lc){
26 int len=1,n=0;
27 static cd t1[N*4],t2[N*4];
28 for (;len<la*2 || len<lb*2;len<<=1,++n);
29 for (int i=0;i<len;i++){
30 t1[i]=cd(i<la ? a[i] : 0,0);
31 t2[i]=cd(i<lb ? b[i] : 0,0);
32 }
33 fft(t1,n,1);
34 fft(t2,n,1);
35 for (int i=0;i<len;i++) t1[i]*=t2[i];
36 fft(t1,n,-1);
37 lc=len-1;
38 for (int i=0;i<len;i++) c[i]=(int)(t1[i].real()+0.5);
39 }
时间: 2024-10-25 04:32:57