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[题解] [ZJOI2014] 力

时间:2019-06-28 22:52:37      阅读:98      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:数组下标   http   style   vector   题解   卷积   问题   fine   tps   

题面

题解

恩, 我们首先有这两个关系
\[ \displaystyle\begin{aligned} F_j &= \sum_{i < j}\frac{q_iq_j}{(i - j)^2} - \sum_{i > j}\frac{q_iq_j}{(i - j)^2}\\ &= q_j\cdot(\sum_{i < j}\frac{q_i}{(i - j)^2}-\sum_{i>j}\frac{q_i}{(i - j)^2})\end{aligned} \]
然后由
\[ \displaystyle E_i = \frac{F_i}{q_i} \]
我们可以推出这样的式子
\[ \displaystyle\begin{aligned} E_i&=\frac{F_i}{q_i}\\&=\sum_{j<i}\frac{q_j}{(i - j)^2}-\sum_{j>i}\frac{q_j}{(j - i)^2}\\end{aligned} \]
我们来看一下 n = 3 的情况

技术图片

我们将红色的线的两端乘起来, 再把三条红线的和相加就得到了\(E_0\), 同理我们通过蓝线, 绿线可以得到\(E_1\), \(E_2\)

我们定义\(a_i = p_i\), \(b_i = \frac{1}{i ^ 2}\), 特别的, 我们定义\(b_{-i} = -\frac{1}{i ^ 2}\), 先别管为什么下标为负
\[ \displaystyle\begin{aligned} E_0&=a_0b_0+a_1b_{-1}+a_2b_{-2}\E_1&=a_0b_1+a_1b_0+a_2b_{-1}\E_2&=a_0b_2+a_1b_1+a_2b_0 \end{aligned} \]
恩, 我们来讨论数组下标小于零的问题, 整体平移就行了嘛, 注意到\(b\)最小的下标为\((-3 + 1)\), 所以我们平移\((3 - 1)\)位就可以了, 所以有:
\[ \begin{aligned} E_0&=a_0b_2+a_1b_1+a_2b_0\Leftrightarrow E_0 = \sum_{i+j=2}a_ib_j\E_1&=a_0b_3+a_1b_2+a_2b_1\Leftrightarrow E_1 = \sum_{i+j=3}a_ib_j\E_2&=a_0b_4+a_1b_3+a_2b_2\Leftrightarrow E_2 = \sum_{i+j=4}a_ib_j \end{aligned} \]
恩, 我们来看一下卷积的形式
\[ c_k = \sum_{i + j = k}a_ib_j \]
我们会发现这里的\(E\)数组的下标离可以卷积差了一个\((3 - 1)\), 用\(E_2\)代替\(E_0\)就可以用\(a\)\(b\)的卷积来算了

我们将特殊情况扩展到一般情况, 设\(E\)共有\(n\)项, 自己瞎猜一下可以发现\(b\)数组下标平移了\(n - 1\)位, \(E\)数组的下标平移了\(n - 1\)位, 所以, 最后我们输出\(E\)的第\([n - 1, (n - 1) + n - 1]\)项即可

这篇题解就是写给我们这种蒟蒻看的, 至于卷积, 我猜各位是为了练习FFT才来做这道题的吧

Code

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cmath>
#define itn int
#define reaD read
#define N 1000005
const double pi = acos(-1); 
using namespace std;

int n, m, cnt, rev[N];
struct complex
{
    double x, y;
    complex(double xx = 0, double yy = 0) { x = xx; y = yy; }
    complex operator + (complex p) { return complex(x + p.x, y + p.y); }
    complex operator - (complex p) { return complex(x - p.x, y - p.y); }
    complex operator * (complex p) { return complex(x * p.x - y * p.y, x * p.y + y * p.x); }
} a[N], b[N]; 

inline int read()
{
    int x = 0, w = 1; char c = getchar();
    while(c < '0' || c > '9') { if (c == '-') w = -1; c = getchar(); }
    while(c >= '0' && c <= '9') { x = x * 10 + c - '0'; c = getchar(); }
    return x * w;
}

void FFT(complex* p, int opt)
{
    for(int i = 0; i < m; i++) if(i < rev[i]) swap(p[i], p[rev[i]]);
    for(int i = 1; i < m; i <<= 1)
    {
        complex cur = complex(cos(pi / i), opt * sin(pi / i));
        for(int j = 0; j < m; j += (i << 1))
        {
            complex w = complex(1, 0);
            for(int k = 0; k < i; k++, w = w * cur)
            {
                complex l = p[j + k], r = w * p[i + j + k];
                p[j + k] = l + r; p[i + j + k] = l - r; 
            }
        }
    }
}

int main()
{
    n = read(); 
    for(int i = 0; i < n; i++) scanf("%lf", &a[i].x); 
    for(int i = 1; i < n; i++)
    {
        b[i + n - 1].x = 1 / (1.0 * (double) i * i); 
        b[n - 1 - i].x = -b[i + n - 1].x; 
    }
    for(m = 1; m <= 3 * n - 2; m <<= 1, cnt++); 
    for(int i = 0; i < m; i++) rev[i] = (rev[i >> 1] >> 1) | ((i & 1) << (cnt - 1)); 
    FFT(a, 1); FFT(b, 1); 
    for(int i = 0; i <= m; i++) a[i] = a[i] * b[i]; 
    FFT(a, -1); 
    for(int i = n - 1; i <= 2 * n - 2; i++) printf("%.3lf\n", a[i].x / m); 
    return 0;
}

这可能是我写得最认真的一篇题解吧, 希望看这篇题解的泥萌可以康懂

[题解] [ZJOI2014] 力

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原文地址:https://www.cnblogs.com/ztlztl/p/11104862.html

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