前置知识:
一,导数
倒数其实就是函数的斜率函数
设D[f(x)]表示f(x)的导数,则满足
$$1,D[f(x)]=limlimits_{delta x->infty}frac{f(x+delta x)-f(x)}{delta x}$$
$$2,f(x+delta x)=f(x)+D[f(x)] imes delta x$$
I,常用导数
一次函数$f(x)=ax+b$
$$D[f(x)]=a$$
幂函数(多项式)$f(x)=x^{a}$
$$D[f(x)]=limlimits_{Delta x->0}frac{f(x+Delta x)-f(x)}{Delta x} $$
$$ =limlimits_{Delta x->0}frac{(x+Delta x)^{a}-x^{a}}{Delta x} $$
$$ =limlimits_{Delta x->0}frac{sumlimits_{i=0}^{a}inom{a}{i}x^{i}Delta x^{n-i}-x^{a}}{Delta x} $$
$$ =limlimits_{Delta x->0}sumlimits_{i=0}^{a-1}inom{a}{i}x^{i}Delta x^{a-i-1} $$
$$ =ax^{a-1}$$
多项式积分$$F(x)=frac{a}{k+1}x^{k+1}$$
三角函数
首先有$limlimits_{x->0}sin(x)=x limlimits_{x->0}cos(x)=1$
$$f(x)=sin(ax+b)$$
$$D[f(x)]=limlimits_{Delta x->0}frac{f(x+Delta x)-f(x)}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{sin(a(x+Delta x)+b)-sin(ax+b)}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{sin(ax+b+aDelta x)-sin(ax+b)}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{sin(ax+b)cos(aDelta x)-cos(ax+b)sin(aDelta x) -sin(ax+b)}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{sin(ax+b)-aDelta xcos(ax+b)-sin(ax+b)}{Delta x}$$
$$=acos(ax+b)$$
$$f(x)=cos(ax+b)$$
同理得
$$D[f(x)]=-asin(ax+b)$$
有$$e=limlimits_{x->0}(1+frac{1}{n})^{n}$$
指数函数$f(x)=a^{x}$
$$D[f(x)]=limlimits_{Delta x->0}frac{f(x+Delta x)-f(x)}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{a^{x+Delta x}-a^{x}}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{a^{x}(a^{Delta x}-1)}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{a^{x}}{frac{1}{a^{Delta x}-1}Delta x}$$$$=limlimits_{Delta x->0}frac{a^{x}}{frac{1}{a^{Delta x}-1}log_{a}a^{Delta x}}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{a^{x}}{frac{1}{a^{Delta x}-1}log_{a}((a^{Delta x}-1)+1)}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{a^{x}}{log_{a}((a^{Delta x}-1)+1)^{frac{1}{a^{Delta x}-1}}}$$
$$=frac{a^{x}}{log_{a}e}$$
$$=a^{x}lna$$
对数函数$f(x)=log_{a}x$
$$D[f(x)]=limlimits_{Delta x->0}frac{f(x+Delta x)-f(x)}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{log_{a}(x+Delta x)-log_{a}(x)}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{log_{a}(frac{x+Delta x}{x})}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{frac{Delta x}{x}log_{a}(1+frac{Delta x}{x})}{x}$$$$=limlimits_{Delta x->0}frac{log_{a}(1+frac{Delta x}{x})^{frac{Delta x}{x}}}{x}$$
$$=frac{log_{a}e}{xlog_{a}a}$$
$$=frac{1}{xlna}$$
复合函数$f(g(x))$
$$D[f(g(x))]=limlimits_{Delta x->0}frac{f(g(x+Delta x))-f(g(x))}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{f(g(x)+Delta xD[g(x)])-f(g(x))}{Delta x}$$
$$=limlimits_{Delta x->0}frac{f(g(x))+Delta xD[f[g(x)]]D[g(x)]-f(g(x))}{Delta x}$$
$$=D[f[g(x)]]D[g(x)]$$
乘法$$D[f(x)g(x)]=D[f(x)]g(x)+D[g(x)]f(x)$$除法$$D[frac{f(x)}{g(x)}]=frac{D[f(x)]g(x)-D[g(x)]f(x)}{g^{2}(x)}$$
II,泰勒展开
$$f(x)=sumlimits_{i=0}^{n}frac{f^{(0)}(x_{0})(x-x_{0})^{i}}{i!}$$
III,级数求和
1,$$e^{x}=sumlimits_{n->+infty}frac{x^{i}}{i!}$$
2,$$frac{1}{1-x}=limlimits_{n->+infty}sum_{i=0}^{n}x^{i}$$
3,$$frac{1}{1+x}=limlimits_{n->+infty}sum_{i=0}^{n}(-1)^{i}x^{i}$$
4,$$sin(x)=limlimits_{n->+infty}sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}frac{x^{2i-1}}{(2i-1)!}$$
5,$$cos(x)=limlimits_{n->+infty}sum_{i=0}^{n}(-1)^{i}frac{x^{2i}}{(2i)!}$$
6,$$ln(x+1)=limlimits_{n->+infty}sum_{i=1}^{n}(-1)^{i-1}frac{x^{i}}{i}$$
先放个fft和ntt的板子

1 const double pi=acos(-1);
2 struct cplx{
3 double rl,ig;
4 cplx(double r=0,double i=0){
5 this->rl=r;
6 this->ig=i;
7 }
8 friend cplx operator + (const cplx &a,const cplx &b){
9 return cplx(a.rl+b.rl,a.ig+b.ig);
10 }
11 friend cplx operator - (const cplx &a,const cplx &b){
12 return cplx(a.rl-b.rl,a.ig-b.ig);
13 }
14 friend cplx operator * (const cplx &a,const cplx &b){
15 return cplx(a.rl*b.rl-a.ig*b.ig,a.rl*b.ig+b.rl*a.ig);
16 }
17 }a[300010],b[300010],c[300010];
18 int n,m,bin=1,bct,len,v[300010];
19 inline void fft(cplx *now,int l,int opt){
20 for(int i=0;i<l;i++)
21 if(i<v[i]) swap(now[i],now[v[i]]);
22 for(int i=1;i<l;i<<=1){
23 cplx wn=cplx(cos(pi/i),opt*sin(pi/i));
24 for(int j=0;j<l;j+=(i<<1)){
25 cplx w=cplx(1,0);
26 for(int k=0;k<i;k++,w=w*wn){
27 cplx x=now[j+k];
28 cplx y=w*now[j+k+i];
29 now[j+k]=x+y;
30 now[j+k+i]=x-y;
31 }
32 }
33 }
34 }

1 inline int qpow(int a,int b,int ans=1){
2 for(;b;b>>=1,a=1ll*a*a%mod)
3 if(b&1) ans=1ll*ans*a%mod;
4 return ans;
5 }
6 inline void fft(int *now,int l,int opt){
7 for(int i=0;i<l;i++)
8 if(i<v[i]) swap(now[i],now[v[i]]);
9 for(int i=1;i<l;i<<=1){
10 ll wn=qpow(3,((opt*(mod-1))/(i<<1)+mod-1)%(mod-1));
11 for(int j=0;j<l;j+=(i<<1)){
12 ll w=1;
13 for(int k=0;k<i;k++,w=w*wn%mod){
14 int x=now[j+k],y=w*now[j+k+i]%mod;
15 now[j+k]=(x+y)%mod;
16 now[j+k+i]=(x-y+mod)%mod;;
17 }
18 }
19 }
20 }
通常用来解决卷积形式的快速求解,即在$O(nlogn)$的复杂度内求解$F_{i}=sumlimits_{j=0}^{i}A_{j} imes B_{i-j}$
一般要和化柿子结合
二,各种数
第一类斯特林数:$[^n_m]$ 表示 $n$ 个数分成 $m$ 个环的方案数
递推式:$left[ ^k_n
ight] = left[ ^k_{n-1}
ight] imes (n-1)+ left[ ^{k-1}_{n-1}
ight]$
求一行:$[^n_m]$ 为 $prod_{i=0}^{n-1}(x+i)$ 的 $x^m$ 项系数,可以直接分治 $O(nlog^2n)$ 或者倍增 $O(nlogn)$
第二类斯特林数:${^n_m}$ 表示 $n$ 个数分成 $m$ 个集合的方案数
递推式:$left{ ^k_n ight} =left{ ^k_{n-1} ight} imes k+ left{ ^{k-1}_{n-1} ight}$
求一行:$left { ^n_k
ight }=sumlimits_{i=0}^{k} frac{(-1)^{k-i} imes i^n}{(k-i)! imes i!}$
伯努利数:$sumlimits_{i=1}^{n} i^d = frac{1}{d+1} sumlimits_{i=0}^{d} C_{d+1}^{i} B_i n^{d+1-i}$ 里的系数 $B_i$
递推式:$sumlimits_{k=0}^{n} C_{n+1}^{k} imes B_k =0$
求所有:$B(x)=frac{x}{e^x-1}$,可以多项式求逆
放几道例题
求和
题意:求$sumlimits_{i=0}^{n}sum_{j=0}{i}S(i,j)*2^{j}*j!$
第二类斯特林数:$S(n,m)$表示n个元素划分为m个集合的方案数
递推式:$left{ ^k_n ight} =left{ ^k_{n-1} ight} imes k+ left{ ^{k-1}_{n-1} ight}$
求单点/一行:$left { ^n_k ight }=sumlimits_{i=0}^{k} frac{(-1)^{k-i} imes i^n}{(k-i)! imes i!}$
应用:$x^n=sumlimits_{i=0}^{n} left { ^n_k ight } imes frac{x!}{(x-i)!}$
化一下柿子
$$f(n)=sumlimits_{i=0}^{n} sumlimits_{j=0}^{i} 2^j imes sumlimits_{k=0}^{j} (-1)^k imes frac{j!}{k! imes (j-k)!} imes (j-k)^i$$
$$=sumlimits_{i=0}^{n} sumlimits_{j=0}^{i} 2^j imes j! imes sumlimits_{k=0}^{j} frac{(j-k)^i}{(j-k)!} imes frac{(-1)^k}{k!}$$
$$=sumlimits_{j=0}^{n} 2^j imes j! imes sumlimits_{k=0}^{j} frac{sumlimits_{i=0}^{n}(j-k)^i}{(j-k)!} imes frac{(-1)^k}{k!}$$
设$g(x)=sumlimits_{i=0}^{n}(j-k)^{i}$这是个等比数列求和,可以$O(1)$得到则$$=sumlimits_{j=0}^{n} 2^j imes j! imes sumlimits_{k=0}^{j} frac{g(x)}{(j-k)!} imes frac{(-1)^k}{k!}$$
满足卷积形式,可以ntt了
染色
题意:序列的$n$个位置涂有颜色, 如果恰好出现了$s$次的颜色有$k$种, 则小$C$会产生$W_{k}$的愉悦度.求所有方案愉悦度之和
考虑求解恰好出现了$s$次的颜色有$k$种的方案数
设$f(x)$表示恰好出现了$s$次的颜色恰好有$x$种的方案数
$g(x)$表示恰好出现了$s$次的颜色至少有$x$种的方案数
容易得到$g(x)=sumlimits_{i=x}^{n}C_{x}^{i}f(x)$
二项式反演得到$f(x)=sumlimits_{i=x}^{n}(-1)^{i-x}C_{i}^{x}g(x)$
可以ntt了
城市规划
题意:求$n$个点的带标号无向联通图的个数
设$f(x)$表示$x$个点的带标号无向联通图的个数
$g(x)$表示$x$个点带标号无向图的个数
枚举$1$号点所在联通块,可以得到
$g(x)=sumlimits_{i=1}^{x}C_{n-1}^{i-1}f(i)g(x-i)$
接下来怎么化?我们把$f(x)$项提出
有$frac{f(x)}{(x-1)!}=frac{g(x)}{(x-1)!}-sumlimits_{i=1}^{x-1}frac{f(i)}{(i-1)!} imes frac{g(x-i)}{(x-i)!}$
有自转移的卷积形式,可以用分治$ntt$解决