zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 学习笔记 多项式

    基础知识

    拉格朗日插值法

    给你n个点((x_1,y_1),(x_2,y_2),...)

    求一个n-1次的多项式(f(x)),求(f(k))

    我们可以认为(f(x)=f_1(x)+f_2(x)+..+f_{n+1}(x))

    其中(f_i(x_i)=y_i)(forall j eq i,f_i(x_j)=0)

    也就是说一个点(x_i)只在一个函数中为(y_i),其他函数中均为0

    换言之就是把多条曲线合在一起(跟CRT的构造思想一致)

    然后我们很容易构造以上式子

    [f(x)=sum_{i=1}^{n}y_iPi_{j eq i}frac{x-x_j}{x_i-x_j} ]

    重心拉格朗日插值法

    [f(x)=sum_{i=1}^{n}y_iPi_{j eq i}frac{x-x_j}{x_i-x_j} ]

    [g(x)=Pi_{i=1}^{n}x-x_i ]

    [h(i)=frac{y_i}{Pi_{j!=i}x_i-x_j} ]

    那么

    [f(x)=g(x)sum_{i=1}^{n}frac{h(i)}{x-x_i} ]

    那么如果我们要修改单点的横坐标,就可以单独修改(h(i),g(x))来解决,复杂度为(O(n))

    各种插值法的介绍


    FFT && NTT

    FFT

    自为风月马前卒的FFT讲解

    NTT

    对于NTT,只是把N次复数单位根换成了原根

    NTT素数表

    Miskcoo


    泰勒级数,泰勒公式,泰勒展开

    泰勒函数的解释1

    泰勒函数的解释2

    “使用泰勒公式进行估算时,在不同点展开的区别和意义是啥?”的回答

    多项式全家桶

    miskcoo's

    假设(A(x))已知

    多项式牛顿迭代

    (G(B(x))equiv 0 mod x^n)

    使用倍增法,设(frac{n}{2})项多项式(B_0(x))满足(G(B_0(x))equiv 0 mod x^{frac{n}{2}})

    泰勒展开一波

    [G(B(x))equiv frac{G(B_0(x))}{0!}+frac{G^{'}(B_0(x))}{1!}(B(x)-B_0(x))+frac{G^{''}(B_0(x))}{2!}(B(x)-B_0(x))^2··· (mod x^n) ]

    可知(B(x))(B_0(x))(frac{n}{2})项相同,所以((B(x)-B_0(x))^k(kge 2))在模(x^n)意义下为0

    所以

    [B(x)equiv B_0(x)-frac{G(B_0(x))}{G^{'}(B_0{x})} ]

    多项式求逆

    Miskcoo

    假设我们已经推完了(A(x)B_0(x)equiv 1mod x^{n})

    要求(A(x)B(x)equiv 1mod x^{2n})中的(B(x))

    [egin{aligned}A(x)(B(x)-B_0(x))=0 mod x^{n}\B(x)-B_0(x)equiv0 mod x^n\B^2(x)-2B(x)B_0(x)+B_0^2(x)equiv 0 mod x^{2n}\B(x)-2B_0(x)+A(x)B_0^2(x)equiv 0 mod x^{2n}\B(x)equiv B_0(x)(2-A(x)B_0(x)) mod x^{2n}end{aligned} ]

    多项式ln/exp

    ln

    [egin{aligned}B(x)&equivln A(x) mod x^n\&equivintfrac{A^{'}(x)}{A(x)}dx mod x^nend{aligned} ]

    exp

    [egin{aligned}B(x)equiv e^{A(x)} mod x^n \ln B(x)-A(x)equiv 0 mod x^n end{aligned} ]

    (G(B(x))=ln B(x)-A(x)) ,则(G^{'}(B(x))=frac{1}{B(x)}),套牛顿迭代公式

    [egin{aligned}B(x)&equiv B_0(x)-frac{ln B_0(x)-A(x)}{frac{1}{B_0(x)}}\&equiv B_0(x)(1-ln B_0(x)+A(x))end{aligned} ]

    多项式开方

    牛顿迭代得

    [B(x)=B_0(x)-frac{B_0^2(x)-A(x)}{2B_0(x)} ]

    多项式快速幂

    [egin{aligned}B(x)&equiv A^k(x)\&equiv e^{kln A(x) }end{aligned} ]

    时间复杂度(O(nlogn))然而常数巨大

    代码

    int qpow(int x,int b){
    	int ans=1,mul=x;
    	while(b){
    		if(b&1)ans=1ll*ans*mul%MOD;
    		mul=1ll*mul*mul%MOD;
    		b>>=1;
    	}
    	return ans;
    }
    void NTT(int *a,int Len,int type){
    	for(int i=0;i<Len;i++)if(i<re[i])swap(a[i],a[re[i]]);
    	for(int mid=1;mid<Len;mid<<=1){
    		int Wn=qpow(type==1?gi:gf,(MOD-1)/(mid<<1));
    		for(int l=0;l<Len;l+=(mid<<1)){
    			int w=1;
    			for(int k=0;k<mid;k++,w=1ll*w*Wn%MOD){
    				int x=a[l+k],y=1ll*a[l+k+mid]*w%MOD;
    				a[l+k]=(x+y)%MOD;a[l+k+mid]=(x-y+MOD)%MOD;
    			}
    		}
    	}
    	if(type==-1){
    		int inv=qpow(Len,MOD-2);
    		for(int i=0;i<Len;i++)a[i]=1ll*a[i]*inv%MOD;
    	}
    }
    void Init(int n){
    	for(Len=1,N=0;Len<=(n<<1);Len<<=1,N++);
    	for(int i=0;i<Len;i++)re[i]=(re[i>>1]>>1)|((i&1)<<(N-1));
    }
    void get_Inv(int *f,int n,int *b){
    	if(n==1){
    		return b[0]=qpow(f[0],MOD-2),void();
    	}
    	get_Inv(f,(n+1)>>1,b);
    	Init(n);
    	for(int i=0;i<n;i++)a[i]=f[i];
    	for(int i=n;i<Len;i++)a[i]=0;
    	NTT(a,Len,1);NTT(b,Len,1);
    	for(int i=0;i<Len;i++)b[i]=1ll*(2-1ll*a[i]*b[i]%MOD+MOD)%MOD*b[i]%MOD;
    	NTT(b,Len,-1);
    	for(int i=n;i<Len;i++)b[i]=0;
    	return;
    }
    void get_Ln(int *f,int n,int *b){
    	memset(inv,0,sizeof(inv));
    	memset(la,0,sizeof(la));
    	for(int i=0;i<=n-2;i++)la[i]=1ll*f[i+1]*(i+1)%MOD;//mis
    	la[n-1]=0;
    	get_Inv(f,n,inv);
    	Init(n);
    	NTT(la,Len,1);NTT(inv,Len,1);
    	for(int i=0;i<Len;i++)b[i]=1ll*la[i]*inv[i]%MOD;
    	NTT(b,Len,-1);
    	for(int i=n-1;i>=1;i--)b[i]=1ll*b[i-1]*qpow(i,MOD-2)%MOD;//mis
    	b[0]=0;
    }
    void get_Exp(int *f,int deg,int *b){
    	if(deg==1)return b[0]=1,void();
    	get_Exp(f,(deg+1)>>1,b);
    	memset(ln,0,4*deg);
    	memset(ea,0,4*deg);
    	get_Ln(b,deg,ln);
    	// for(int i=0;i<deg;i++)printf("%d ",ln[i]);
    	// printf("
    ");
    	Init(deg);
    	for(int i=0;i<deg;i++)ea[i]=f[i];
    	for(int i=deg;i<Len;i++)ea[i]=0;
    	NTT(ea,Len,1);NTT(b,Len,1);NTT(ln,Len,1);
    	for(int i=0;i<Len;i++)b[i]=1ll*(1-ln[i]+ea[i]+MOD)%MOD*b[i]%MOD;
    	NTT(b,Len,-1);
    	for(int i=deg;i<Len;i++)b[i]=0;
    }
    void get_Pow(int *f,int deg,int k,int *b){
    	for(int i=0;i<deg;i++)pa[i]=f[i];
    	get_Ln(pa,deg,pa);
    	for(int i=0;i<deg;i++)pa[i]=1ll*pa[i]*k%MOD;
    	get_Exp(pa,deg,b);
    }
    void get_Sqrt(int *f,int n,int *b){
    	if(n==1)return b[0]=1,void();
    	get_Sqrt(f,(n+1)>>1,b);
    	memset(inv,0,sizeof(inv));
    	get_Inv(b,n,inv);
    	Init(n);
    	for(int i=0;i<n;i++)sa[i]=f[i];
    	for(int i=n;i<Len;i++)sa[i]=0;
    	NTT(sa,1);NTT(inv,1);
    	for(int i=0;i<Len;i++)
    		sa[i]=1ll*sa[i]*inv[i]%MOD;
    	NTT(sa,-1);
    	for(int i=0;i<Len;i++)b[i]=1ll*qpow(2,MOD-2)*(b[i]+sa[i])%MOD;
    	for(int i=n;i<Len;i++)b[i]=0;
    }
    

    多项式除法

    多项式多点插值/求值

  • 相关阅读:
    RDD弹性分布式数据集的基本操作
    spark-shell的Scala的一些方法详解
    浅谈架构
    关于MapReduce二次排序的一点解答
    mysql 和 hive 和分布式zookeeper和HBASE分布式安装教程
    2018暑假总结
    暑假总结07
    2018暑假总结06
    2018暑假总结05
    2018暑假总结04
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fpjo/p/14367232.html
Copyright © 2011-2022 走看看