标签:target 计算机 定义 targe 接下来 浮点数 .com turn ret
//写在前面 关于FFT算法个人认为比较重要的推导,详细介绍可参考 FFT算法学习笔记
令v[n]是长度为2N的实序列,V[k]表示该实序列的2N点DFT。定义两个长度为N的实序列g[n]和h[n]为
g[n]=v[2n], h[n]=v[2n+1], 0<=n<N
则可进行如下推导
这里所用的FFT算法能够实现O(nlogn)复杂度的离散傅里叶变换和上面最后所得的关系密切相关。
下面进入正题——模意义下的FFT
还是需要先了解一下关于 复序列的DFT的对称性质及一些补充定义
由此,可以试想,假设说要模的素数p为1e8级别大小,那么我们可以把原始的实序列x[n]“拆”一下。
下面假设我们要求的是x[n]卷积y[n]的结果t[n]。
假设q是sqrt(p)级别的一个数,我们可以把x[n]/q存到复序列x1[n]的实部,x[n]%q存到复序列x1[n]的虚部。这时,对x1[n]、y1[n]求DFT,再由X1[k]*Y1[k]得到T1[k],整个运算过程中能够产生的最大浮点数为N*q^2级别,一般来说还是在可以接受的范围内的。
接下来考虑从卷积结果{T1[k]}中恢复出原始的t[n]的过程。
看一下T1[k]的组成
到这里差不多就可以结束了。发现上面最后一行等号右边有四个乘积,我们可以把上面四个乘积分别单独拿出来,求IDFT就可以恢复出x/y_re/im卷积的结果,之后针对不同的乘积,考虑需要乘上q^2、q^1或q^0,来进行恢复就可以了。
奉上模板
namespace FFT_MO //前面需要有 mod(1e8~1e9级别),upmo(a,b) 的定义 { const int FFT_MAXN=1<<18; const db pi=3.14159265358979323846264338327950288L; struct cp { db a,b; cp(double a_=0,double b_=0) { a=a_,b=b_; } cp operator +(const cp&rhs)const { return cp(a+rhs.a,b+rhs.b); } cp operator -(const cp&rhs)const { return cp(a-rhs.a,b-rhs.b); } cp operator *(const cp&rhs)const { return cp(a*rhs.a-b*rhs.b,a*rhs.b+b*rhs.a); } cp operator !()const { return cp(a,-b); } }nw[FFT_MAXN+1],f[FFT_MAXN],g[FFT_MAXN],t[FFT_MAXN]; //a<->f,b<->g,t<~>c int bitrev[FFT_MAXN]; void fft_init() //初始化 nw[],bitrev[] { int L=0;while((1<<L)!=FFT_MAXN) L++; for(int i=1;i<FFT_MAXN;i++) bitrev[i]=bitrev[i>>1]>>1|((i&1)<<(L-1)); for(int i=0;i<=FFT_MAXN;i++) nw[i]=cp((db)cosl(2*pi/FFT_MAXN*i),(db)sinl(2*pi/FFT_MAXN*i)); } // n已保证是2的整数次幂 // flag=1:DFT | flag=-1: IDFT void dft(cp *a,int n,int flag=1) { int d=0;while((1<<d)*n!=FFT_MAXN) d++; for(int i=0;i<n;i++) if(i<(bitrev[i]>>d)) swap(a[i],a[bitrev[i]>>d]); // NOTICE! for(int l=2;l<=n;l<<=1) { int del=FFT_MAXN/l*flag; // 决定 wn是在复平面是顺时针还是逆时针变化,以及变化间距 for(int i=0;i<n;i+=l) { cp *le=a+i,*ri=a+i+(l>>1); cp *w=flag==1? nw:nw+FFT_MAXN; // 确定wn的起点 for(int k=0;k<(l>>1);k++) { cp ne=*ri * *w; *ri=*le-ne,*le=*le+ne; le++,ri++,w+=del; } } } if(flag!=1) for(int i=0;i<n;i++) a[i].a/=n,a[i].b/=n; } // convo(a,n,b,m,c) a[0..n]*b[0..m] -> c[0..n+m] void convo(LL *a,int n,LL *b,int m,LL *c) { for(int i=0;i<=n+m;i++) c[i]=0; int N=2;while(N<=n+m) N<<=1; // N是c扩展后的长度 for(int i=0;i<N;i++) //扩展 a[],b[] ,存入f[],g[],注意取模 { LL aa=i<=n?a[i]:0,bb=i<=m? b[i]:0; aa%=mod,bb%=mod; f[i]=cp(db(aa>>15),db(aa&32767)); g[i]=cp(db(bb>>15),db(bb&32767)); } dft(f,N),dft(g,N); for(int i=0;i<N;i++) // 恢复虚部两个“乘积”(乘积具体意义见上文) { int j=i? N-i:0; t[i]=((f[i]+!f[j])*(!g[j]-g[i])+(!f[j]-f[i])*(g[i]+!g[j]))*cp(0,0.25); } dft(t,N,-1); for(int i=0;i<=n+m;i++) upmo(c[i],(LL(t[i].a+0.5))%mod<<15); for(int i=0;i<N;i++) // 恢复实部两个“乘积” { int j=i? N-i:0; t[i]=(!f[j]-f[i])*(!g[j]-g[i])*cp(-0.25,0)+cp(0,0.25)*(f[i]+!f[j])*(g[i]+!g[j]); } dft(t,N,-1); for(int i=0;i<=n+m;i++) upmo(c[i],LL(t[i].a+0.5)+(LL(t[i].b+0.5)%mod<<30)); } }
//本博客主要参考资料:数字信号处理——基于计算机的方法(第四版) [美] Sanjit K. Mitra 著 余翔宇 译
转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/Just--Do--It/p/7892254.html
谢谢阅读
标签:target 计算机 定义 targe 接下来 浮点数 .com turn ret
原文地址:http://www.cnblogs.com/Just--Do--It/p/7892254.html