Kattis - aplusb FFT 板题

本文深入探讨了快速傅立叶变换(FFT)算法在解决特定数学问题中的应用,通过将数组值作为多向式系数,利用FFT算法计算特定值的组合方案。详细介绍了算法的实现过程,包括预处理、主要工作流程及最终结果输出,同时提到了数组大小调整的重要性。

吧a数组的值当多向式的系数,跑fft,就可以知道某一个值有多少种另外两个值组成他的方案

i,j,k不能相同,那么对于每一个ai+ai=aj,先减掉再说

ai+0=ai  , 0+ai=ai, 那么不管这个ai是否是0,aj=0时会造成不合法情况,那么对于每一个aj=0,由于已经保证i!=j,那么会使得1-n中除j之外的所有ai都多算两种不合法情况,即2*(n-1)种情况,那么一共就多出2*num[0+maxl]*(n-1)种情况。

数组开小结果WA了,调一下午= =

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define maxl 50000
#define mi 274000

using namespace std;

const double pi=acos(-1.0);
long long n,len,mx;
long long a[mi],num[mi];
long long c[mi];
long long ans; 

struct complex
{
	double r,i;
	complex(double r1=0.0,double i1=0.0)
	{
		r=r1;i=i1;
	}
	complex operator + (const complex &b)
	{
		return complex(r+b.r,i+b.i);
	}
	complex operator - (const complex &b)
	{
		return complex(r-b.r,i-b.i);
	}
	complex operator * (const complex &b)
	{
		return complex(r*b.r-i*b.i,r*b.i+i*b.r);
	}
}x1[mi],x2[mi],x[mi];

inline void prework()
{
	memset(x1,0,sizeof(x1));
	mx=0;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%lld",&a[i]);
		num[a[i]+maxl]++;
		x1[a[i]+maxl].r+=1;
		mx=max(mx,a[i]+maxl);
	}
}

void change(complex y[],int len)
{
	int i,j;
	for(i=1,j=len/2;i<len-1;i++)
	{
		if(i<j)
			swap(y[i],y[j]);
		int k=len/2;
		while(j>=k)
			j-=k,k/=2;
		if(j<k)
			j+=k;
	}
}

void fft(complex y[],int len,int on)
{
	change(y,len);
	for(int l=2;l<=len;l<<=1)
	{
		complex wn(cos(-on*2*pi/l),sin(-on*2*pi/l));
		for(int j=0;j<len;j+=l)
		{
			complex w(1,0);
			for(int k=j;k<j+l/2;k++)
			{
				complex u=y[k];
				complex t=w*y[k+l/2];
				y[k]=u+t;
				y[k+l/2]=u-t;
				w=w*wn;
			}
		}
	}
	if(on==-1)
		for(int i=0;i<len;i++)
			y[i].r/=len;
}

inline void mainwork()
{
	len=1;
	while(len<2*mx)
		len<<=1;
	memset(x,0,sizeof(x));
	fft(x1,len,1);
	for(int i=0;i<len;i++)
		x[i]=x1[i]*x1[i];
	fft(x,len,-1);
	for(int i=0;i<len;i++)
		c[i]=(long long)(x[i].r+0.5);
		
	for(int i=1;i<=n;i++)
		c[2*(a[i]+maxl)]--;
	ans=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		ans+=c[a[i]+2*maxl];
	ans-=2*num[maxl]*(n-1);
}

inline void print()
{
	printf("%lld\n",ans);
}

int main()
{
	prework();
	mainwork();
	print();
	return 0;
}

 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值