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一个蒟蒻对FFT的理解(蒟蒻也能看懂的FFT)

程序员文章站 2022-07-08 09:43:33
建议同学们先自学一下“复数(虚数)”的性质、运算等知识,不然看这篇文章有很大概率看不懂。 作为一个典型的蒟蒻,别人的博客都看不懂,只好自己写一篇了。 膜拜机房大佬 HY 一. FFT是蛤?? FFT (快速傅里叶变换) 的作用时再 O(nlogn) 时间算出多项式乘法的一个特别神奇的算法。 大家平时 ......

建议同学们先自学一下“复数(虚数)”的性质、运算等知识,不然看这篇文章有很大概率看不懂。


 前言

作为一个典型的蒟蒻,别人的博客都看不懂,只好自己写一篇了。

膜拜机房大佬 HY


 一. FFT是蛤??

FFT (快速傅里叶变换) 的作用时再 O(nlogn) 时间算出多项式乘法的一个特别神奇的算法。

大家平时码的多项式乘法都是 O(n^2) 的吧

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 using namespace std;
 4 
 5 int n,m,a[10005],b[10005],c[20005];
 6 
 7 int main(){
 8     scanf("%d%d",&n,&m);
 9     for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d",a+i);
10     for(int i=0;i<m;i++)scanf("%d",b+i);
11     for(int i=0;i<n;i++)
12     for(int j=0;j<m;j++)c[i+j]+=a[i]*b[j];
13     for(int i=0;i<n+m-1;i++)
14         printf("%d ",c[i]);
15 }

 但这个算法并不能解决什么问题。

n<=100000 恭喜你,你成功TLE了,这是就要用到FFT了!!(是不是很激动?)


 二. 算法思想

相信大家十分想知道这神奇的算法是怎么工作的。我们平时表达多项式的方法是系数表示法,而我们要把这个多项式换成另一个神奇的表达方法——点值表示法。这种神奇的表示法可以在 O(n) 的时间内算出多项式乘法,可是很遗憾,要想让这两种表示法互相转化任是需要 O(n^2) 的时间,而FFT的核心就是在 O(nlogn) 的时间内实现转换。


 三. 系数表示法和点值表示法

系数表示法

就是用一个多项式的各个项的系数表示这个多项式,也就是我们平时所用的表示法。例如,我们可以这样表示:

f(x)=a0+a1x1+a2x2+..+anxnf(x)={a0,a1,a2,..,an}

这就像是我们用数组存一个多项式一样

 点值表示法

就是把这个多项式理解成一个函数,用这个函数上的若干个点的坐标来描述这个多项式。(两点确定一条直线,三点确定一条抛物线…同理n+1个点确定一个n次函数)

因此表示成这样:(注意:x[0]->x[n]是n+1个点)

f(x)=a0+a1x+a2x2+..+anxnf(x)={(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),..,(xn,yn)}

 为什么n+1个确定的点能确定一个唯一的多项式呢?你可以尝试着把这n+1个点的值分别代入多项式中:

一个蒟蒻对FFT的理解(蒟蒻也能看懂的FFT)

 如图,我们把相应的 x 与 y 的值代入,就能的到n+1个方程,也就能解出n+1个位置数,即数组 a,这样也就确定了一个多项式。


 四. 点值表达式的乘法

现在,考虑这样一个问题,如果我有两个用点值表示的多项式,如何表示它们两个多项式的乘积呢?

我们令这两个点值表达式的 x 值相等,则会有一组唯一确定的 y 值。

f(x)={(x0,f(x0)),(x1,f(x1)),(x2,f(x2)),..,(xn,f(xn))}
g(x)={(x0,g(x0)),(x1,g(x1)),(x2,g(x2)),..,(xn,g(xn))}
F(x)={(x0,f(x1)*g(x0)),(x1,f(x1)*g(x1)),(x2,f(x2)*g(x2)),..,(xn,f(xn)*g(xn))}

结果F(x)=f(x)×g(x),那么就有F(x0)=f(x0)g(x0)x0x0为任意数)。

思考一下,很容易得出,如果 x 的取值相同,结果多项式的值就是两个因式的值的乘积

也就是说,如果我把两个函数的点值表示法中的 x 值相同的点的 y 值乘在一起就是它们的乘积(新函数)的点值表示。 

这就可以O(n)计算多项式乘法。


五. 复数

我们把形如a+bi(a,b均为实数)的数称为复数,其中a称为实部,b称为虚部,i称为虚数单位。当虚部等于零时,这个复数可以视为实数;当z的虚部不等于零时,实部等于零时,常称z为纯虚数。   ————百度百科