洛谷 P4238 [模板] 多项式求逆

本文详细解析了洛谷P4238题目,通过递归求逆元的方式解决多项式求逆的问题。代码中使用了快速傅立叶变换(NTT)进行高效计算,特别注意了模数和系数的处理,确保了算法的正确性和效率。

题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4238

看博客:https://www.cnblogs.com/xiefengze1/p/9107752.html

https://www.cnblogs.com/Mychael/p/9045143.html

注意那个 \( \left\lceil n/2 \right\rceil \),因为如果 n = 6,那么 6 = 0+6 = 1+5 = 2+4 = 3+3,对 0,1,2,3 都有要求,所以下一层传 3;

而如果 n = 7,那么 7 = 0+7 = 1+6 = 2+5 = 3+4,对 0,1,2,3,4 都有要求,所以下一层传 4;

然后要注意每次要重新算 rev[i],因为长度变了!

别忘了实际的取模,就是把 n 及以上的系数都变成0。

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
int const xn=(1<<18),mod=998244353,g=3;
int n,a[xn],b[xn],c[xn],rev[xn];
int rd()
{
  int ret=0,f=1; char ch=getchar();
  while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=0; ch=getchar();}
  while(ch>='0'&&ch<='9')ret=(ret<<3)+(ret<<1)+ch-'0',ch=getchar();
  return f?ret:-ret;
}
ll pw(ll a,int b)
{
  ll ret=1;
  for(;b;b>>=1,a=(a*a)%mod)if(b&1)ret=(ret*a)%mod;
  return ret;
}
int upt(int x){while(x>=mod)x-=mod; while(x<0)x+=mod; return x;}

void ntt(int *a,int tp,int lim)
{
  for(int i=0;i<lim;i++)
    if(i<rev[i])swap(a[i],a[rev[i]]);
  for(int mid=1;mid<lim;mid<<=1)
    {
      int wn=pw(g,(mod-1)/(mid<<1));
      if(tp==-1)wn=pw(wn,mod-2);//!!!
      for(int j=0,len=(mid<<1);j<lim;j+=len)
    {
      int w=1;
      for(int k=0;k<mid;k++,w=(ll)w*wn%mod)
        {
          int x=a[j+k],y=(ll)w*a[j+mid+k]%mod;
          a[j+k]=upt(x+y); a[j+mid+k]=upt(x-y);
        }
    }
    }
  if(tp==1)return; int inv=pw(lim,mod-2);
  for(int i=0;i<lim;i++)a[i]=(ll)a[i]*inv%mod;
}
void inv(int n,int *a,int *b)
{
  if(n==1){b[0]=pw(a[0],mod-2); return;}
  inv((n+1)>>1,a,b);
  int lim=1,l=0;
  while(lim<=n+n)lim<<=1,l++;
  for(int i=0;i<lim;i++)
    rev[i]=((rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1)));//!!!
  for(int i=0;i<n;i++)c[i]=a[i];
  for(int i=n;i<lim;i++)c[i]=0;
  ntt(b,1,lim); ntt(c,1,lim);
  for(int i=0;i<lim;i++)b[i]=upt((((ll)2-(ll)c[i]*b[i])%mod*b[i])%mod);
  ntt(b,-1,lim);
  for(int i=n;i<lim;i++)b[i]=0;//!
}
int main()
{
  n=rd();
  for(int i=0;i<n;i++)a[i]=rd();
  inv(n,a,b);
  for(int i=0;i<n;i++)printf("%d ",b[i]); puts("");
  return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Zinn/p/10040800.html

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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