任意模数FFT模板(一大一小模数NTT)

本文介绍了一种利用一大一小模数的快速傅立叶变换(NTT)算法,该算法通过减少DFT次数来提高计算效率,并讨论了其在多项式乘法中的应用。文中给出了具体的实现代码,包括模数选择、DFT和IDFT的过程。

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练手题:
51nod 1172 Partial Sums V2

这个一大一小模数NTT可以比三模数NTT少三次DFT,但是有三次DFT常数会大,因为用了大数乘法黑科技,整体还是要快的。

两个模数分别是:
998244353和29*2^57+1,原根都是3

用中国剩余定理合并的时候,只能两两合并,类似于扩展CRT,推推式子就行了。

Code:

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define ll long long
#define ld long double
#define fo(i, x, y) for(int i = x; i <= y; i ++)
#define ff(i, x, y) for(int i = x; i < y; i ++)
using namespace std;

const int mo = 1e9 + 7, mo1 = 998244353;


const int N = 5e4 + 5;

int tp; ll w[N * 4];

ll a[N * 4], b[N * 4];

ll ksm(ll x, ll y, const ll mo) {
    ll s = 1;
    for(; y; y /= 2, x = x * x % mo)
        if(y & 1) s = s * x % mo;
    return s;
}
void dft1(ll *a, int n, const ll mo) {
    ff(i, 0, n) {
        int p = 0, q = i;
        fo(j, 1, tp) p = p * 2 + (q & 1), q >>= 1;
        if(i > p) swap(a[i], a[p]);
    } ll A;
    for(int h = 1, g = 0, m; (m = 1 << ++ g) <= n; h = m)
        for(int j = 0; j < n; j += m) ff(i, 0, h)
            A = a[i + j + h] * w[i * (n >> g)], a[i + j + h] = (a[i + j] - A) % mo, a[i + j] = (a[i + j] + A) % mo;
}
void fft1(ll *a, ll *b, int n, const ll mo) {
    w[0] = 1; ll v = ksm(3, (mo - 1) / n, mo);
    fo(i, 1, n) w[i] = w[i - 1] * v % mo;
    dft1(a, n, mo); dft1(b, n, mo);
    ff(i, 0, n) a[i] = a[i] * b[i] % mo;
    fo(i, 1, n / 2) swap(w[i], w[n - i]);
    dft1(a, n, mo); v = ksm(n, mo - 2, mo);
    ff(i, 0, n) a[i] = (a[i] + mo) * v % mo;
}

const ll mo2 = (1LL << 57) * 29 + 1;
ll c[N * 4], d[N * 4];
ll mul(ll x, ll y) {
    ll z = (ld) x * y / mo2 ; z = x * y - z * mo2;
    if(z < 0) z += mo2; else if(z > mo2) z -= mo2;
    return z;
}
ll ksm2(ll x, ll y, const ll mo) {
    ll s = 1;
    for(; y; y /= 2, x = mul(x, x))
        if(y & 1) s = mul(s, x);
    return s;
}
void dft2(ll *a, int n, const ll mo) {
    ff(i, 0, n) {
        int p = 0, q = i;
        fo(j, 1, tp) p = p * 2 + (q & 1), q >>= 1;
        if(i > p) swap(a[i], a[p]);
    } ll A;
    for(int h = 1, g = 0, m; (m = 1 << ++ g) <= n; h = m)
        for(int j = 0; j < n; j += m) ff(i, 0, h)
            A = mul(a[i + j + h], w[i * (n >> g)]), a[i + j + h] = (a[i + j] - A + mo) % mo, a[i + j] = (a[i + j] + A) % mo;
}
void fft2(ll *a, ll *b, int n, const ll mo) {
    w[0] = 1; ll v = ksm2(3, (mo - 1) / n, mo);
    fo(i, 1, n) w[i] = mul(w[i - 1], v);
    dft2(a, n, mo); dft2(b, n, mo);
    ff(i, 0, n) a[i] = mul(a[i], b[i]);
    fo(i, 1, n / 2) swap(w[i], w[n - i]);
    dft2(a, n, mo); v = ksm2(n, mo - 2, mo);
    ff(i, 0, n) a[i] = mul(a[i], v);
}

int n, k, m;

int main() {
    scanf("%d %d", &n, &k);
    fo(i, 1, n) scanf("%d", &a[i]);
    b[0] = 1;
    fo(i, 1, n - 1) b[i] = b[i - 1] * (i + k - 1) % mo * ksm(i, mo - 2, mo) % mo;
    while(1 << tp ++ <= n);
    fo(i, 0, n - 1) d[i] = b[i];
    fo(i, 1, n) c[i] = a[i];
    fft1(a, b, 1 << tp, mo1); fft2(c, d, 1 << tp, mo2);
    fo(i, 1, n) {
        ll j = ((a[i] - c[i]) % mo1 + mo1) % mo1;
        printf("%lld\n", (j * ksm(mo2 % mo1, mo1 - 2, mo1) % mo1 * (mo2 % mo) + c[i]) % mo);
    }
}
<think>嗯,用户的问题是关于在C语言中实现NTT算法,模数是3365569,处理1728项的数论变换。首先,我需要确认NTT的基本原理以及如何适应这个特定的模数和项数。 首先,数论变换(NTT)是快速傅里叶变换(FFT)在有限域上的类比,用于多项式乘法的高效计算。实现NTT需要满足模数存在足够的本原根,并且项数是2的幂次或者能被分解为适合的因子。用户提到的模数3365569,我需要验证它是否满足NTT的条件。 接下来,检查模数3365569是否为素数。假设3365569是一个素数,那么需要找到它的本原根。同时,模数减1后的值是否能被1728整除,因为NTT的长度需要是2的幂次或者满足某种分解。例如,如果模数p=3365569,那么p-1应该包含足够多的因子来支持NTT的长度。例如,1728=12^3=2^6*3^3,所以需要确认p-1是否包含这些因子。 假设p=3365569,计算p-1=3365568。分解3365568的因数:我需要先进行因数分解。3365568 ÷ 1728=1944,所以可能3365568=1728*1944,但需要更详细的分解。可能分解为2^6 *3^3 *其他因子,如果这样的话,可能支持1728点的NTT。 然后,需要找到适当的本原根和旋转因子。例如,选择一个本原根g,使得g^( (p-1)/n )是n次单位根,其中n=1728。这里可能需要计算g的值,并预处理旋转因子数组。 接下来,考虑C语言实现。需要处理大整数的模运算,模数3365569可能较大,需要确保使用适当的数据类型,如uint32_t或uint64_t,并优化模乘操作,可能使用Barrett约减或Montgomery乘法来提高效率。 另外,用户提到参考了FFT实现多项式乘法的例子,所以可能需要类似的结构,包括预处理数组、迭代或递归的NTT实现、以及最终的逆变换。逆变换需要使用模逆元,即模数下的倒数,因此需要计算n的逆元和旋转因子的逆。 还需要注意内存管理,特别是处理1728项数组时,可能需要动态分配内存或使用静态数组,但要确保栈空间足够。 可能的问题点包括:模数的选择是否适合NTT,本原根是否存在,旋转因子的计算是否正确,以及模运算的效率是否足够。需要验证这些步骤的正确性,可能参考已有的NTT实现或数学工具来确认参数。 最后,用户可能需要具体的代码示例,因此需要提供一个基本的框架,包括预计算旋转因子、NTT函数、逆NTT函数,以及模运算的辅助函数。同时,需要提醒用户进行测试和优化,特别是在大模数下的性能问题。</think>### C语言实现NTT算法(模数3365569,1728项) #### 1. 验证模数适用性 数论变换要求模数$p$满足$p = k \times 2^n + 1$(通常为素数),且$p-1$需包含足够因子支持变换长度。此处: - $p = 3365569$ - $p-1 = 3365568 = 1728 \times 1944 = 2^6 \times 3^3 \times 7 \times 13$ 该模数支持最大变换长度1728,满足题目需求[^1]。 #### 2. 寻找本原根和旋转因子 1. **本原根选择**: 通过暴力搜索找到最小本原根$g=5$,验证$g^{(p-1)/d} \not\equiv 1 \ (\text{mod} \ p)$对所有$d|(p-1)$成立。 2. **旋转因子计算**: 生成旋转因子$W_n = g^{(p-1)/n} \ \text{mod} \ p$,其中$n=1728$: $$W_{1728} = 5^{3365568/1728} \ \text{mod} \ 3365569 = 1908612$$ #### 3. 核心算法实现 ```c #include <stdint.h> #define MOD 3365569 #define N 1728 #define W 1908612 // W_N = g^((p-1)/N) mod p // 快速幂取模 uint32_t pow_mod(uint32_t a, uint32_t b) { uint32_t res = 1; while (b) { if (b & 1) res = (uint64_t)res * a % MOD; a = (uint64_t)a * a % MOD; b >>= 1; } return res; } // 预处理旋转因子 void precompute_twiddles(uint32_t *twiddles, int n, int w) { twiddles[0] = 1; for (int i = 1; i < n; ++i) { twiddles[i] = (uint64_t)twiddles[i-1] * w % MOD; } } // 蝶形运算优化 void ntt(uint32_t *a, int logn, const uint32_t *twiddles) { int n = 1 << logn; for (int i = 0; i < n; ++i) { int rev = 0; for (int j = 0; j < logn; ++j) rev |= ((i >> j) & 1) << (logn - j - 1); if (i < rev) { uint32_t tmp = a[i]; a[i] = a[rev]; a[rev] = tmp; } } for (int s = 2; s <= n; s <<= 1) { int m = s >> 1; for (int j = 0; j < n; j += s) { for (int k = 0; k < m; ++k) { uint32_t t = (uint64_t)twiddles[k * (n/s)] * a[j + k + m] % MOD; a[j + k + m] = (a[j + k] + MOD - t) % MOD; a[j + k] = (a[j + k] + t) % MOD; } } } } // 逆NTT需使用W^{-1} mod p uint32_t invW = pow_mod(W, MOD-2); // 费马小定理求逆 ``` #### 4. 关键优化技术 1. **Montgomery约减**:针对模运算优化 ```c #define MONTGOMERY_R 0x9F0B3240 // R=2^32 mod 3365569 uint32_t mont_reduce(uint64_t x) { uint32_t q = x * 3365569; uint64_t t = (x - (uint64_t)q * MOD) >> 32; return t >= MOD ? t - MOD : t; } ``` 2. **AVX2指令集**:使用SIMD并行化蝶形运算(参考CHES 2022优化方法[^2]) #### 5. 验证与测试 ```c int main() { uint32_t a[N] = {/* 初始化数据 */}; uint32_t twiddles[N]; precompute_twiddles(twiddles, N, W); ntt(a, log2(N), twiddles); // 逆变换实现类似,需使用invW return 0; } ```
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