数学黑科技2——NTT

引入

  • 在你学NTT之前,你最好学一下FFT。
  • https://blog.csdn.net/fengqiyuka/article/details/86553689
  • 看完此博客(如果我太蒟写得太烂可以看其它博客)再来看NTT。
  • 因为FFT与NTT的主要中心思想是一样的。

NTT

  • 就当你们已经懂了FFT了。
  • 本来点值与插值需要 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)才能解决,为什么能用 O ( n l o g 2 n ) O(nlog_2n) O(nlog2n)解决呢?就是因为代入值得特殊性,FFT所用的是n次单位复根,这种数有很多特殊而又优美的性质。而NTT用的也是这样的方法——它用的是,原根。

原根

  • what?又是一个新名词?
  • 百度百科!它的定义是这样的:
  • 在这里插入图片描述
  • 然而这并没有什么作用
  • 说得通俗点,其实对于NTT,原根的最大作用就是它的特点,如果 a a a b b b的原根(这两个数都是正整数),那么 a i m o d    b , i ∈ [ 0 , b − 1 ] a^i \mod b,i \in [0,b-1] aimodb,i[0,b1]的b个值是两两不同的。
  • 例如2不是7的原根,因为 2 2 m o d    7 = 2 5 m o d    7 2^2 \mod 7=2^5 \mod 7 22mod7=25mod7
  • 而3是7的原根,因为 3 0 m o d    7 = 0 , 3 1 m o d    7 = 3 , 3 2 m o d    7 = 2 , 3 3 m o d    7 = 6 , 3 4 m o d    7 = 4 , 3 5 m o d    7 = 5 , 3 6 m o d    7 = 1 3^0 \mod 7=0,3^1 \mod 7=3,3^2 \mod 7=2,3^3 \mod 7=6,3^4 \mod 7=4,3^5 \mod 7=5,3^6 \mod 7=1 30mod7=0,31mod7=3,32mod7=2,33mod7=6,34mod7=4,35mod7=5,36mod7=1,这7个数两两不同。
  • 原根到这里就介绍完毕了(是不是很简单呢?)

NTT

  • 既然FFT是找到 n n n个数使得它们的n次方等于1,那么NTT是不是也是这样的呢?
  • 答案是肯定的!
  • 通过费马小定理我们可以得到,对于1个质数 p p p,如果 0 < a < p 0<a<p 0<a<p,则 a p − 1 ≡ 1 ( m o d    p ) a^{p-1} \equiv 1(\mod p) ap11(modp)
  • a a a不就是mod p意义下的“(p-1)次单位复根”了吗?!
  • 这样子的“(p-1)次单位复根”有很多个,之所以选择原根就是因为它的“两两不同性质”,可以使得点值时代入的数一定是两两不同的。
  • 当然,如果你以为只要这样子就可以玩转NTT的话,你就未免太天真了!(我这种蒟蒻还没有学任意模数NTT)。如果你用的是朴素NTT的话,模数一定要选好!首先是要有原根,其次p-1分解质因数是2还要尽量的多。(因为FFT是n次单位复根的n是二的x次幂,这样才好分治)
  • 998244353是一个好东西(原根为3,998244352=119*2^23)
  • 这样子的话只要项数不超过2^23项就能用998244353做NTT
  • 只要把 w n 1 w_n^1 wn1换成 a p − 1 n a^{\frac{p-1}{n}} anp1就行了!!!!

与FFT区别

  • NTT和FFT终究还是有区别的,不然为什么还要创造两种算法?
  • 下面就让我说一下这两种算法的足与不足。
  • 1.精确性:FFT会有复数乘法,涉及浮点数,会有精确度问题,而NTT全都是整数的运算,精确度相对较高。
  • 2.常数:FFT会有复数乘法(又是因为复数),所以常数会比较大,而NTT相对较小(其实差别并不大,只相差10%~20%)。
  • 3.适用性:FFT抛开前两个问题,几乎适用于所有的相关问题。而NTT相对来说有一个模数的限制,尽管可以用“奇技淫巧”来实现任意模数NTT,但答案终究要给力才行,不然如果不模数而答案又很大的话,NTT也就无从下手了(当然有一些DL可能做得出来)。
  • 所以,这两种算法还要根据实际情况,选择合适的算法,来解决相应的题目!

代码(洛谷3803 模板题)

#include
#include
#include
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod=998244353,o=3;
ll a[2100000][2],b[2100000];
int read(){
     
    int x=0;char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9') ch=getchar();
    while(ch>='0'&&ch<='9') x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
    return x;
}
int mymax(int x,int y) {
     return x>y?x:y;}
int abs(int x) {
     return x>0?x:-x;}
ll mi(ll x,int t){
     
    ll d=1;
    while(t){
     
        if(t%2) d=(d*x)%mod;
        x=(x*x)%mod;t/=2;
    }
    return d;
}
ll ni(ll x) {
     return mi(x,mod-2);}
int g[2100000],t;
void find(int len,int bk){
     
    for(int i=0;i<len;i++){
     
        if(g[i]>i)
            {
     ll t=a[i][0];a[i][0]=a[g[i]][0];a[g[i]][0]=t;}
    }
    int d=1;t=0;
    while(1){
     
        len/=2;d*=2;
        if(!len) break;t=1-t;
        for(int i=1;i<=len;i++){
     
            ll one=mi(o,(mod-1)/d),temp=1;
            if(bk==-1) one=ni(one);
            for(int j=0;j<d/2;j++){
     
                int t2=(i-1)*d+j,t3=t2+d/2;
                a[t2][t]=(a[t2][1-t]+temp*a[t3][1-t])%mod;
                a[t3][t]=(a[t2][1-t]-temp*a[t3][1-t]%mod+mod)%mod;
                temp=(temp*one)%mod;
            }
        }
    }
}
ll c[2100000],d[2100000];
ll ans[2100000];
int main()
{
     
    int n,m,xx;scanf("%d%d\n",&n,&m);n++;m++;
    for(int i=0;i<n;i++) a[i][0]=read();
    for(int i=0;i<m;i++) b[i]=read();
    int len=n+m-1,d1=1,d2=0;
    while(d1<len) d1*=2,d2++;len=d1;
    for(int i=0;i<len;i++){
     
        int e=i,h=0;
        for(int j=1;j<=d2;j++) h=h*2+e%2,e/=2;
        g[i]=h;
    }
    find(len,1);
    for(int i=0;i<len;i++) c[i]=a[i][t],a[i][0]=b[i];
    find(len,1);
    for(int i=0;i<len;i++) d[i]=a[i][t];
    for(int i=0;i<len;i++) c[i]=(c[i]*d[i])%mod;
    for(int i=0;i<len;i++) a[i][0]=c[i];
    find(len,-1);
    ll h=ni(len);
    for(int i=0;i<len;i++) ans[i]=(a[i][t]*h)%mod;
    for(int i=0;i<n+m-1;i++) printf("%lld ",ans[i]);
    printf("\n");
    return 0;
}

你可能感兴趣的:(数学,FFT,DFT,NTT,数学,FFT,NTT)