拉格朗日插值法基于这个事实:\(n\)个点可以唯一确定一个\(n-1\)次多项式。
拉格朗日插值法
设\(f(x)\)是个\(n\)次多项式
\[f(x_0)=\sum_{i=0}^{n}y_i\prod_{j\not = i}\frac {x_0-x_j} {x_i-x_j} \]
可以发现对于所给的点都可以利用该多项式正确地求出(考虑\(\prod_{j\not =i}\frac {x_0-x_j} {x_i-x_j}\)这个式子,\(x_0=x_i\)时,其值恰好为\(1\),然后对于\(x_0\not = x_i\)时,其值恰好为\(0\))
复杂度是\(O(n^2)\)的。
代码如下,题目为LGOJP4781 【模板】拉格朗日插值
#include
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using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 2010;
const int mod = 998244353;
int n, k;
int a[N], b[N];
int power(int a, int b) {
int ans = 1;
while(b) {
if(b & 1) ans = 1ll * ans * a % mod;
a = 1ll * a * a % mod; b >>= 1;
}
return ans;
}
int main() {
scanf("%d%d", &n, &k);
for(int i = 1; i <= n; ++i) {
scanf("%d%d", &a[i], &b[i]);
}
int ans = 0;
for(int i = 1; i <= n; ++i) {
int sum = 1, inv = 1;
for(int j = 1; j <= n; ++j) {
if(i == j) continue;
(sum = 1ll * sum * (k - a[j] + mod) % mod);
(inv = 1ll * inv * (a[i] - a[j] + mod) % mod) %= mod;
}
ans = (1ll * ans + 1ll * sum * b[i] % mod * power(inv, mod - 2) % mod) % mod;
}
printf("%d\n", (ans % mod + mod) % mod);
return 0;
}
取值连续时的拉格朗日插值法
因为只需要任意\(n+1\)个不同点就可以确定一个\(n\)次多项式,所以很多时候为了方便取的任意\(n+1\)个点其实是连续的\(1,2,3,...,n+1\)。
那么令\(x_i=i\),上述式子可以写成
\[f(x_0)=\sum_{i=0}^{n}y_i\prod_{j\not = i}\frac {x_0-j} {i-j} \]
\(\prod_{j\not = i}\frac {x_0-j} {i-j}=\frac {\prod_{ji}x_0 - j} {i!(n-i)!}\)
那么预先维护出关于\(x_0\)的前缀积\(pre\)和后缀积\(suf\),原式即可化为
\[f(x_0)=\sum_{i=0}^{n}y_i \frac {pre[i-1]\times suf[i+1]} {i!(n-i)!} \]
于是复杂度降为\(O(n\log n)\),瓶颈在逆元,可以利用逆元的线性求法做到\(O(n)\)。
应用:自然数幂和
求$$\sum_{i=1}^n i^k$$
\(1\le n\le 10^9, 1\le k \le 10^6\)
\(\sum i^k\)是一个\(k+1\)次多项式。所以拉格朗日插值插出这个多项式,然后代入\(n\)即可。