初学FWT(快速沃尔什变换) 一点心得

FWT能解决什么

• 有的时候我们会遇到要求一类卷积，如下：
  $$C_i=\sum _{j\oplus k=i}{A}_j\ast B_k$$此处乘号为普通乘法，$\oplus$表示一种位运算，如 与 $and(\&)、$或 $or(|)、$异或 $xor($^$)$
  $\text{LATEX}$打不了 ^ 啊…qwq

FWT思想

• 首先因为是位运算，所以需要按位分解。又因为是卷积的形式，联想到$FFT$中利用了一种分治优化降低时间复杂度，所以我们首先把多项式拓展到$2$的次幂长度，方便按位分治
• $FWT$的思想就是利用一种向量变换来简化运算，首先我们定义向量$V$(此处可理解为数组或多项式)的正变换为$FWT[V]$，逆变换为$FW{T}^{-1}[V]$
  • 先拿$and(\&)$的情况举例，根据位运算常识有
    $(i\&k)\&(j\&k)=(i\&j)\&k$
  • 所以构造$FWT[V{]}_i={\sum }_{(j\&i)=i}{V}_j$
    则有 $FWT[C{]}_i=FWT[A{]}_i\ast FWT[B{]}_i$
  • 那么我们只需要求出$FWT[A],FWT[B]$，就能得到$FWT[C]$，然后通过逆变换求出$C$

变换与逆变换具体实现

• 像FFT一样，分治求$FWT[V]$。拿$and$运算举例
• 将一个长度为$len$区间二分，那么左边和右边分别是最高位为$0/1$的数，此时递归处理左右两边。相当于先不考虑最高位，递归处理左右两边长度为$len/2$的答案
• 要想将两个区间合并，由于是$and$运算，两个数的与运算只会变小，那么只会是右边的区间对左边造成贡献
• 记左边处理出来的答案为$X_i$，右边处理出来的答案为$Y_i$,合并后的答案为$An{s}_i$，$X$与$Y$的实际含义为$$\{\begin{array}{rl}{X}_i=& \sum _{i\&j=i,j在左边}{V}_j\\ Y_i=& \sum _{i\&j=i,j在右边}{V}_j\end{array}$$
• 显然有$$\{\begin{array}{rl}& An{s}_i=X_i+Y_i\\ & An{s}_{i+len/2}=Y_i\end{array}$$
• 求逆变换$FWT[V{]}^{-1}$时有$$\{\begin{array}{rl}& X_i=An{s}_i-An{s}_{i+len/2}\\ & Y_i=An{s}_{i+len/2}\end{array}$$
• 于是我们就解决了与运算的问题，或运算可类比

异或卷积

• 异或$(xor)$与其他两个有点不一样(毕竟$\text{LATEX}$写不出来)，需要多想一想
• 异或卷积基于以下原理

  • 定义$i$和$j$之间的奇偶性为$(i\&j)$中为1的位数的奇偶性，若为偶数则奇偶性是0，若为奇数则奇偶性是1。记作$d(i,j)$

  • 令$FWT[V{]}_i={\sum }_{d(i,j)=0}{V}_j-{\sum }_{d(i,j)=1}{V}_j$
    就有了$FWT[C{]}_i=FWT[A{]}_i\ast FWT[B{]}_i$

    • 证明为$d(i,k)xord(j,k)=d(ixorj,k)$
      • 将$(i\&k),(j\&k)$同时减去它们的相与的值$(i\&k)\&(j\&k)$,它们的相对奇偶性(可以理解吧)不变，减去后$(i\&k),(j\&k)$在二进制下没有同时为$1$的位，所以异或可以直接相加
      • 所以当$d(i,k)=d(j,k)$,同时减去后奇偶性还是相等，那么$(ixorj)\&k$的奇偶性=两个相等的奇偶性加起来=0=$d(i,k)xord(j,k)$
      • 所以当$d(i,k)!=d(j,k)$,同时减去后奇偶性还是不等，那么$(ixorj)\&k$的奇偶性=两个不等的奇偶性加起来=1=$d(i,k)xord(j,k)$
    • 证毕(看懵逼的写两个二进制数来看看，很好理解的)

  • 看看怎么分治，此处$X$与$Y$的实际含义为$$\{\begin{array}{rl}{X}_i=& \sum _{d(i,j)=0,j在左边}{V}_j-\sum _{d(i,j)=1,j在左边}{V}_j\\ Y_i=& \sum _{d(i,j)=0,j在右边}{V}_j-\sum _{d(i,j)=1,j在右边}{V}_j\end{array}$$

  • 有$$\{\begin{array}{rl}& An{s}_i=X_i+Y_i.................(1)\\ & An{s}_{i+len/2}=X_i-Y_i.........(2)\end{array}$$

  • 怎么想呢，分类讨论吧。由于：

    • $(1)$对于左边区间的$i$，根据$X,Y$的定义，显然满足
    • $(2)$而对于右边区间的$i$
      • 当$j$在左边区间，$jandi$的值一定和$jand(i-len/2)$的值相等。所以加上$X_i$
      • 当$j$在右边区间，$jandi$的值一定和$jand(i-len/2)$的值相反。所以减去$Y_i$

  • 逆变换可自行推导(或看下方代码)

Luogu板题链接：P4717 【模板】快速沃尔什变换

写法跟FFT，NTT一模一样，还要更简(hao)单(bei)

AC code

#include 
#include 
#include 
using namespace std;
typedef long long LL;
const int MAXN = 1<<17;
const int mod = 998244353;
const int inv2 = 499122177;
int n, a[MAXN], b[MAXN];
int a1[MAXN], a2[MAXN];

inline void FWT_or(int arr[], const int& len, const int& flg)
{
	register int x, y;
	for(register int i = 2; i <= len; i<<=1)
		for(register int j = 0; j < len; j += i)
			for(register int k = j; k < j + i/2; ++k)
			{
				x = arr[k], y = arr[k + i/2];
				if(~flg) arr[k + i/2] = (x + y) % mod;
				else arr[k + i/2] = (y - x + mod) % mod;
			}
}

inline void FWT_and(int arr[], const int& len, const int& flg)
{
	register int x, y;
	for(register int i = 2; i <= len; i<<=1)
		for(register int j = 0; j < len; j += i)
			for(register int k = j; k < j + i/2; ++k)
			{
				x = arr[k], y = arr[k + i/2];
				if(~flg) arr[k] = (x + y) % mod;
				else arr[k] = (x - y + mod) % mod;
			}
}

inline void FWT_xor(int arr[], const int& len, const int& flg)
{
	register int x, y;
	for(register int i = 2; i <= len; i<<=1)
		for(register int j = 0; j < len; j += i)
			for(register int k = j; k < j + i/2; ++k)
			{
				x = arr[k], y = arr[k + i/2];
				if(~flg) arr[k] = (x + y) % mod, arr[k + i/2] = (x - y + mod) % mod;
				else arr[k] = (LL)(x + y) * inv2 % mod, arr[k + i/2] = (LL)(x - y + mod) * inv2 % mod;
			}
}

inline void solve_or(const int& len)
{
	memcpy(a1, a, sizeof a);
	memcpy(a2, b, sizeof b);
	FWT_or(a1, len, 1);
	FWT_or(a2, len, 1);
	for(int i = 0; i < len; ++i)
		a2[i] = (LL)a1[i] * a2[i] % mod;
	FWT_or(a2, len, -1);
	for(int i = 0; i < len; ++i)
		printf("%d%c", a2[i], i == len-1 ? '\n' : ' ');
}

inline void solve_and(const int& len)
{
	memcpy(a1, a, sizeof a);
	memcpy(a2, b, sizeof b);
	FWT_and(a1, len, 1);
	FWT_and(a2, len, 1);
	for(int i = 0; i < len; ++i)
		a2[i] = (LL)a1[i] * a2[i] % mod;
	FWT_and(a2, len, -1);
	for(int i = 0; i < len; ++i)
		printf("%d%c", a2[i], i == len-1 ? '\n' : ' ');
}

inline void solve_xor(const int& len)
{
	memcpy(a1, a, sizeof a);
	memcpy(a2, b, sizeof b);
	FWT_xor(a1, len, 1);
	FWT_xor(a2, len, 1);
	for(int i = 0; i < len; ++i)
		a2[i] = (LL)a1[i] * a2[i] % mod;
	FWT_xor(a2, len, -1);
	for(int i = 0; i < len; ++i)
		printf("%d%c", a2[i], i == len-1 ? '\n' : ' ');
}

int main ()
{
	scanf("%d", &n); n = 1<<n;
	for(int i = 0; i < n; ++i) scanf("%d", &a[i]);
	for(int i = 0; i < n; ++i) scanf("%d", &b[i]);
	solve_or(n);
	solve_and(n);
	solve_xor(n);
}