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  • FWT

    (FFT)(快速傅里叶变换)求的是卷积,也就是

    [C_k=sum_{i+j=k}A_iB_j ]

    那么(FWT)(快速沃尔什变换)求的就是子集卷积,也就是

    [C_{k}=sum_{i oplus j=k} A_{i} B_{j} ]

    (oplus)指按位运算(or,and,xor)

    其实(or,and)卷积应该是(FMT)(快速莫比乌斯变换),因为思想较为类似,故写在一篇博客中。

    (FMT)

    先介绍(or)卷积,因为感性上理解(or)(and)操作较为类似,所以两者实际是等价的。

    根据(FFT)的思路,我们同样需要变换出一个函数使得

    [FMT(A)_i imes FMT(B)_i=FMT(C)_i ]

    然后莫比乌斯变换就是构造了下面这个式子:

    [FMT(A)_n=sum _{i subseteq n}A_i ]

    证明也很简单:

    [sum_{i subseteq n} A_{i} sum_{j subseteq n} B_{j}=sum_{i, j subseteq n} A_{i} B_{j}=sum_{k subseteq n} sum_{i | j=k} A_{i} B_{j} ]

    注意到

    [C_k=sum_{ioplus j = k}A_iB_j ]

    那么

    [FMT(A)_n imes FMT(B)_n=sum_{ksubseteq n}C_k=FMT(C)_n ]

    于是我们需要快速地求出子集和。

    有两种主要的方法,一种是高维前缀和,可以看这里

    另一种是分治的算法,借一张网上的图,箭头表示累加,应该就能理解了。

    mobius.png

    变回去是把累加改为减就可以了。

    代码如下:

    void FMT(int *a, int n, int x)
    {
    	for (int i = 1; i <= 1 << n; i <<= 1)
            for (int j = 0; j < 1 << n; j += (i << 1))
                for (int k = 0; k < i; ++k)
                    a[i + j + k] += a[j + k] * x;
    }
    

    (and)卷积也很类似

    [FMT(A)_n=sum_{nsubseteq i}A_i ]

    代码如下:

    void FMT(int *a, int n, int x)
    {
    	for (int i = 1; i <= 1 << n; i <<= 1)
            for (int j = 0; j < 1 << n; j += (i << 1))
                for (int k = 0; k < i; ++k)
                    a[j + k] += a[i + j + k] * x;
    }
    

    时间复杂度(O(n2^n))

    (FWT)

    (xor)卷积相对复杂一些,主体思路也是构造函数使得:

    [FWT(A)_i imes FWT(B)_i=FWT(C)_i ]

    先丢一个结论:

    [FWT(A)_i=sum_{k=0}^{n}(-1)^{|iigcap k|}A_k ]

    (igcap)(c++)中的(&),后文以(&)代替)

    我们来尝试构造一下:

    [FWT(A)_i=sum_{k=0}^{n}g(i,k)A_k ]

    [sum_{x=0}^{n} g(i, x) sum_{j oplus k=x} A_{j} B_{k}=sum_{j=0}^{n} g(i, j) A_{j} sum_{k=0}^{n} g(i, k) B_{k} ]

    [sum_{j=0}^{n} sum_{k=0}^{n} g(i, j igoplus k) A_{j} B_{k}=sum_{j=0}^{n} sum_{k=0}^{n} g(i, j) g(i, k) A_{j} B_{k} ]

    即使得:

    [g(i,j)g(i,k)=g(i,jigoplus k) ]

    注意到一个性质:(|j|+|k|)(|j igoplus k|)奇偶性相同(二进制为(1)的位数)

    所以尝试(g(i,j)=(-1)^{|i& j|})

    正确性显然,因为((j& i)igoplus (k& i)=(jigoplus k)& i)

    于是我们就得到了上面的结论:

    [FWT(A)_i=sum_{k=0}^{n}(-1)^{|i& k|}A_k ]

    如何求?

    正变换时:

    [egin{array}{c}{A_{j+k}=A_{j+k}+A_{j+i+k}} \ {A_{j+i+k}=A_{j+k}-A_{j+i+k}}end{array} ]

    逆变换由上式可以得出:

    [egin{array}{c}{A_{j+k}=frac{A_{j+k}+A_{j+i+k}}{2}} \ {A_{j+i+k}=frac{A_{j+k}-A_{j+i+k}}{2}}end{array} ]

    如何理解?

    (i)即为第(i)数位取不取,设(i)取为(A)(i)不取为(B),考虑贡献时,(A& A,B&B, A& B, B&A)中,只有(A&B)比原数(A)少一位,贡献为(-1)(即(A_{j+i+k})(A_{j+i+k})的贡献),其余贡献都为(1)

    void FWT(int *a, int n, int x)
    {
        for (int i = 1; i < 1 << n; i <<= 1)
            for (int j = 0; j < (1 << n); j += (i << 1))
                for (int k = 0; k < i; ++k)
                {
                    int x = a[j + k];
                    int y = a[i + j + k];
                    a[j + k] = x + y;
                    a[i + j + k] = x - y;
                    if (!~x)
                    {
                        a[i + j] >>= 1
                        a[i + j + k] >>= 1;
                    }
                }
    }
    

    时间复杂度(O(n2^n))

    模板题

    三种操作都囊括了。

    //by OIerC
    //Forca Barcelona!
    #include<cstdio>
    using namespace std;
    const int N = 1 << 17, P = 998244353, inv_2 = 499122177;
    inline int add(int a, int b){return a + b >= P ? a + b - P : a + b;}
    inline int sub(int a, int b){return a - b < 0 ? a - b + P : a - b;}
    inline int mul(int a, int b){return 1ll * a * b - 1ll * a * b / P * P;}
    int a[N], b[N], c[N];
    
    inline int read()
    {
    	int x = 0, f = 1; char ch = getchar();
        for (; ch < '0' || ch > '9'; ch = getchar()) if (ch == '-') f = -1;
        for (; ch >= '0' && ch <= '9'; ch = getchar()) x = (x << 1) + (x << 3) + ch - '0';
        return x * f;
    }
    
    inline void FWTor(int *a, int n, int t)
    {
        for (register int i = 1; i < n; i <<= 1)
            for (register int j = 0; j < n; j += (i << 1))
                for (register int k = 0; k < i; ++k)
                    if (~t) a[i + j + k] = add(a[i + j + k], a[j + k]);
                        else a[i + j + k] = sub(a[i + j + k], a[j + k]);
    }
    
    inline void FWTand(int *a, int n, int t)
    {
        for (register int i = 1; i < n; i <<= 1)
            for (register int j = 0; j < n; j += (i << 1))
                for (register int k = 0; k < i; ++k)
                    if (~t) a[j + k] = add(a[j + k], a[i + j + k]);
                        else a[j + k] = sub(a[j + k], a[i + j + k]);
    }
    
    inline void FWTxor(int *a, int n, int t)
    {
        for (register int i = 1; i < n; i <<= 1)
            for (register int j = 0; j < n; j += (i << 1))
                for (register int k = 0; k < i; ++k)
                {
                    int x = a[j + k], y = a[i + j + k];
                    a[j + k] = add(x, y);
                    a[i + j + k] = sub(x, y);
                    if (!~t) 
                        a[j + k] = mul(a[j + k], inv_2),
                        a[i + j + k] = mul(a[i + j + k], inv_2);
                }
    }
    
    int main()
    {
        int n = read(), m = 1 << n; 
        for (register int i = 0; i < m; ++i) a[i] = read();
        for (register int i = 0; i < m; ++i) b[i] = read();
        
        FWTor(a, m, 1); FWTor(b, m, 1);
        for (register int i = 0; i < m; ++i) c[i] = mul(a[i], b[i]);
        FWTor(a, m, -1); FWTor(b, m, -1); FWTor(c, m, -1);
        for (register int i = 0; i < m; ++i) printf("%d ", c[i]); puts("");
        
        FWTand(a, m, 1); FWTand(b, m, 1);
        for (register int i = 0; i < m; ++i) c[i] = mul(a[i], b[i]);
        FWTand(a, m, -1); FWTand(b, m, -1); FWTand(c, m, -1);
        for (register int i = 0; i < m; ++i) printf("%d ", c[i]); puts("");
        
        FWTxor(a, m, 1); FWTxor(b, m, 1);
        for (register int i = 0; i < m; ++i) c[i] = mul(a[i], b[i]);
        FWTxor(a, m, -1); FWTxor(b, m, -1); FWTxor(c, m, -1);
        for (register int i = 0; i < m; ++i) printf("%d ", c[i]); puts("");
        
        return 0;
    }
    

    参考文献:《真正理解快速沃尔什变换/快速莫比乌斯变换(FWT|FMT)》

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ACMSN/p/11031072.html
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