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傅里叶变换(FFT)学习笔记
一、多项式乘法：
我们要明白的是：
FFT利用分治，处理多项式乘法，达到O(nlogn)的复杂度。（虽然常数大）
FFT=DFT+IDFT
DFT:
本质是把多项式的系数表达转化为点值表达。因为点值表达，y可以直接相乘。点值表达下相乘的复杂度是O(n)的。
我们分别对两个多项式求x为$omega_n^i$时的y值。
然后可以O(n)求出乘积多项式x为$omega_n^i$时的y值。
求法：
把F(x)奇偶分类。
$FL(x)=a_0+a_2x+...+a_{n-2}x^{n/2-1}$
$FR(x)=a_1+a_3x+...+a_{n-1}x^{n/2-1}$
$F(x)=FL(x^2)+xFR(x^2)$
带入那些神奇的单位根之后，
发现有：
$0<=k<n/2$
$F(omega_n^k)=Fl(omega_{n/2}^k)+omega_{n}^kFR(omega_{n/2}^k)$
$F(omega_n^{k+n/2})=Fl(omega_{n/2}^k)-omega_{n}^kFR(omega_{n/2}^k)$
我们只要知道Fl、FR多项式在那n/2个位置的点值，那么就可以知道F那n个位置的点值了。
分治就可以处理出来。
IDFT：
经过一系列矩阵的运算之后，，，，
可以得到：
$b_k=[(ω_n^{-k})^0y_0+(ω_n^{-k})^1y_1+(ω_n^{-k})^2y_2+...+(ω_n^k)^{n-1}y_{n-1}]/n$
可以把y当做系数，
只要知道，当x是一系列w的时候，值是多少。
那么就求出来了$b_k$
FFT再写一遍。
注意这里带入的是$ω_n^{-k}$
开始的$tmp$有所不同
// luogu-judger-enable-o2 #include<bits/stdc++.h> #define reg register int #define il inline #define numb (ch^'0') using namespace std; typedef long long ll; il void rd(int &x){ char ch;x=0;bool fl=false; while(!isdigit(ch=getchar()))(ch=='-')&&(fl=true); for(x=numb;isdigit(ch=getchar());x=x*10+numb); (fl==true)&&(x=-x); } namespace Miracle{ const int N=1e6+5; const double Pi=acos(-1); struct node{ double x,y; node(){} node(double xx,double yy){x=xx,y=yy;} node operator +(const node &b){ return node(x+b.x,y+b.y); } node operator -(const node &b){ return node(x-b.x,y-b.y); } node operator *(const node &b){ return node(x*b.x-y*b.y,x*b.y+y*b.x); } }a[4*N],b[4*N]; int n,m; int r[4*N]; void FFT(node *f,short op){ for(reg i=0;i<n;++i){ if(i<r[i]){ node tmp=f[i]; f[i]=f[r[i]]; f[r[i]]=tmp; } } for(reg p=2;p<=n;p<<=1){ int len=p/2; node tmp(cos(Pi/len),op*sin(Pi/len)); for(reg k=0;k<n;k+=p){ node buf(1,0); for(reg l=k;l<k+len;++l){ node tt=buf*f[l+len]; f[l+len]=f[l]-tt; f[l]=f[l]+tt; buf=buf*tmp; } } } } int main(){ scanf("%d%d",&n,&m); for(reg i=0;i<=n;++i) scanf("%lf",&a[i].x); for(reg i=0;i<=m;++i) scanf("%lf",&b[i].x); for(m=n+m,n=1;n<=m;n<<=1); for(reg i=0;i<n;++i){ r[i]=r[i>>1]>>1|((i&1)?n>>1:0); } FFT(a,1);FFT(b,1); for(reg i=0;i<n;++i) b[i]=a[i]*b[i]; FFT(b,-1); for(reg i=0;i<=m;++i) printf("%.0lf ",fabs(b[i].x)/n); return 0; } } int main(){ Miracle::main(); return 0; } /* Author: *Miracle* Date: 2018/11/21 8:05:13 */
关键点就是在于，用了单位根这个东西，可以避免平方、避免爆long long 以及精度损失的情况下，再利用乘法分配律，可以O(nlogn)得到多项式的点值表达。
例题：
思路：要用FFT，必然要化成多项式卷积的形式
即形如：$h[j]=sum_{i=0}^j f[i]*g[j-i]$
这样的话，我们把f，g分别作为两个多项式的系数，那么，发现，h[j]的值，恰好是f,g两个多项式乘积得到的多项式的第j+1项的系数。（考虑次数j是怎么来的）
就可以FFT优化这个n^2的算式了。
对于这个题：
令$f[i]=q[i]$,$g[i]=frac{1}{i*i}$
特别的；有$g[0]=0$
则有$E[j]=sum_{i=0}^jf[i]*g[j-i]-sum_{i=j}^nf[i]*g[i-j]$
我们可以分开算，
后面的减法部分类似一个后缀，把$f$数组$reverse$一下，就变成了前缀了。$g$数组不用，因为距离要保持这样。
于是；
$E[j]=sum_{i=0}^jf[i]*g[j-i]-sum_{i=0}^{n-j}f'[i]*g[n-j-i]$
两次$FFT$即可
值得注意的是：
1.g数组赋值的时候，i*i可能会爆int，导致精度误差。所以，写成1/i/i比1/(i*i)要好得多。（30pts->100pts）
2.乘积多项式一定要n+n项都算出来，因为最后的插值和每一项的点值都有关系。即使我们只关心前n项。
代码：
#include<bits/stdc++.h> #define reg register int #define il inline #define numb (ch^'0') using namespace std; typedef long long ll; il void rd(int &x){ char ch;x=0;bool fl=false; while(!isdigit(ch=getchar()))(ch=='-')&&(fl=true); for(x=numb;isdigit(ch=getchar());x=x*10+numb); (fl==true)&&(x=-x); } namespace Miracle{ const int N=200000+5; const double Pi=acos(-1); struct node{ double x,y; node(){} node(double xx,double yy){ x=xx;y=yy; } }f[2*N],g[2*N],h[2*N]; double q[2*N]; int r[2*N]; int n,m; node operator+(const node &a,const node &b){ return node(a.x+b.x,a.y+b.y); } node operator-(const node &a,const node &b){ return node(a.x-b.x,a.y-b.y); } node operator*(const node &a,const node &b){ return node(a.x*b.x-a.y*b.y,a.x*b.y+a.y*b.x); } void FFT(node *f,short op){ for(reg i=0;i<n;++i){ if(i<r[i]){ node tmp=f[i]; f[i]=f[r[i]]; f[r[i]]=tmp; } } for(reg p=2;p<=n;p<<=1){ int len=p/2; node tmp=node(cos(Pi/len),op*sin(Pi/len)); for(reg k=0;k<n;k+=p){ node buf=node(1,0); for(reg l=k;l<k+len;++l){ node tt=buf*f[l+len]; f[l+len]=f[l]-tt; f[l]=f[l]+tt; buf=buf*tmp; } } } } int main(){ scanf("%d",&m); for(reg i=1;i<=m;++i){ scanf("%lf",&q[i]); if(i)g[i]=node((double)1/(double)i/(double)i,0); } for(n=1;n<=2*m;n<<=1); //cout<<" nn "<<n<<endl; for(reg i=0;i<n;++i){ f[i]=node(q[i],0); //cout<<f[i].x<<" "; } //g[0]=node(0,0); for(reg i=0;i<n;++i){ r[i]=(r[i>>1]>>1)|((i&1)?(n>>1):0); } FFT(f,1); FFT(g,1); for(reg i=0;i<n;++i) f[i]=g[i]*f[i]; FFT(f,-1); reverse(q+1,q+n); for(reg i=0;i<n;++i){ h[i]=node(q[i],0); } FFT(h,1); for(reg i=0;i<n;++i) h[i]=h[i]*g[i]; FFT(h,-1); for(reg i=1;i<=m;++i){ node ans=f[i]-h[n-i]; printf("%lf ",ans.x/n); } return 0; } } int main(){ Miracle::main(); return 0; } /* Author: *Miracle* Date: 2018/11/21 10:17:15 */
FFT优化高精乘法：
把数字看成系数，把10^k看做是x^k，那么就可以得到多项式。
这两个多项式相乘，得到的多项式，各个系数通过进位变成个位数之后，直接输出系数即可。
值得注意的是：
浮点数四舍五入赋值：
$a=floor(b+0.5);$
#include<bits/stdc++.h> #define reg register int #define il inline #define numb (ch^'0') using namespace std; typedef long long ll; il void rd(int &x){ char ch;x=0;bool fl=false; while(!isdigit(ch=getchar()))(ch=='-')&&(fl=true); for(x=numb;isdigit(ch=getchar());x=x*10+numb); (fl==true)&&(x=-x); } namespace Miracle{ const int N=60000+5; const double Pi=acos(-1); struct node{ double x,y; node(){} node(double xx,double yy){ x=xx;y=yy; } }a[4*N],b[4*N]; char p[N],q[N]; int c[4*N]; int n,m; int r[4*N]; node operator+(node a,node b){ return node(a.x+b.x,a.y+b.y); } node operator-(node a,node b){ return node(a.x-b.x,a.y-b.y); } node operator*(node a,node b){ return node(a.x*b.x-a.y*b.y,a.x*b.y+a.y*b.x); } void FFT(node *f,short op){ for(reg i=0;i<n;++i){ if(i<r[i]){ node tmp=f[i]; f[i]=f[r[i]]; f[r[i]]=tmp; } } for(reg p=2;p<=n;p<<=1){ int len=p/2; node tmp=node(cos(Pi/len),op*sin(Pi/len)); for(reg k=0;k<n;k+=p){ node buf=node(1,0); for(reg l=k;l<k+len;++l){ node tt=buf*f[l+len]; f[l+len]=f[l]-tt; f[l]=f[l]+tt; buf=buf*tmp; } } } } int main(){ scanf("%d",&m); scanf("%s",p);scanf("%s",q); for(reg i=0;i<m;++i){ a[m-i-1].x=p[i]-'0'; b[m-i-1].x=q[i]-'0'; } for(m=m+m,n=1;n<m;n<<=1); for(reg i=0;i<n;++i){ r[i]=r[i>>1]>>1|((i&1)?n>>1:0); } FFT(a,1);FFT(b,1); for(reg i=0;i<n;++i) b[i]=a[i]*b[i]; FFT(b,-1); for(reg i=0;i<n;++i){ c[i]=floor(b[i].x/n+0.5); } int x=0; for(reg i=0;i<n;++i){ c[i]+=x; x=(int)c[i]/10; c[i]%=10; } while(c[n-1]==0&&n>=1) --n; for(reg i=n-1;i>=0;--i){ printf("%d",c[i]); } return 0; } } int main(){ Miracle::main(); return 0; } /* Author: *Miracle* Date: 2018/11/21 16:30:14 */