結果
問題 | No.1068 #いろいろな色 / Red and Blue and more various colors (Hard) |
ユーザー | harady_a_human |
提出日時 | 2020-05-01 17:29:14 |
言語 | C++14 (gcc 12.3.0 + boost 1.83.0) |
結果 |
WA
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実行時間 | - |
コード長 | 3,751 bytes |
コンパイル時間 | 2,051 ms |
コンパイル使用メモリ | 182,700 KB |
実行使用メモリ | 28,928 KB |
最終ジャッジ日時 | 2024-11-06 01:59:45 |
合計ジャッジ時間 | 27,452 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge3 / judge2 |
(要ログイン)
テストケース
テストケース表示入力 | 結果 | 実行時間 実行使用メモリ |
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testcase_00 | AC | 2 ms
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testcase_01 | AC | 2 ms
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コンパイルメッセージ
main.cpp: In function 'std::vector<int> saiki(int, int)': main.cpp:88:47: warning: narrowing conversion of 'A.std::vector<long long int>::operator[](((std::vector<long long int>::size_type)l))' from '__gnu_cxx::__alloc_traits<std::allocator<long long int>, long long int>::value_type' {aka 'long long int'} to 'int' [-Wnarrowing] 88 | if (r == l + 1) return vector<int>{A[l], 1}; | ^ main.cpp:88:47: warning: narrowing conversion of 'A.std::vector<long long int>::operator[](((std::vector<long long int>::size_type)l))' from '__gnu_cxx::__alloc_traits<std::allocator<long long int>, long long int>::value_type' {aka 'long long int'} to 'int' [-Wnarrowing]
ソースコード
//FFTはふるやん氏の実装をお借りしました //↓↓↓ふるやんさんのブログ↓↓↓ //https://www.creativ.xyz/fast-fourier-transform/ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define pb push_back #define eb emplace_back #define FOR(i,a,b) for(int (i)=(a);(i)<(int)(b);(i)++) #define rep(i,n) FOR(i,0,n) #define RFOR(i,a,b) for(int (i)=(a);(i)>=(int)(b);(i)--) #define rrep(i,n) RFOR(i,n,0) #define all(a) (a).begin(),(a).end() #define rall(a) (a).rbegin(),(a).rend() #define ve vector #define vi vector<int> #define vp vector<pair<int,int>> #define vvi vector<vector<int>> #define UNIQUE(a) sort(all(a)), a.erase(unique(all(a)), a.end()) #define Double double using ll = long long; const ll mod = 10007; vector<complex<Double>> fft(vector<complex<Double>> a, bool inverse = false) { int n = a.size(); int h = 0; // h = log_2(n) for (int i = 0; 1 << i < n; i++) h++; // バタフライ演算用の配置入れ替え for (int i = 0; i < n; i++) { int j = 0; for (int k = 0; k < h; k++) j |= (i >> k & 1) << (h - 1 - k); if (i < j) swap(a[i], a[j]); } // バタフライ演算 for (int b = 1; b < n; b *= 2) { // 第 log_2(b) + 1 段 // ブロックサイズ = b * 2 for (int j = 0; j < b; j++) { // ブロック内 j 個目 // 重み w = (1 の原始 2b 乗根の j 乗) complex<Double> w = polar((Double)1.0, (2 * (Double)M_PI) / (2 * b) * j * (inverse ? 1 : -1)); for (int k = 0; k < n; k += b * 2) { // k を先頭とするブロック complex<Double> s = a[j + k]; // 前 complex<Double> t = a[j + k + b] * w; // 後 a[j + k] = s + t; // 前の更新 a[j + k + b] = s - t; // 後の更新 } } } // 逆変換時にサイズで割る調整 if (inverse) for (int i = 0; i < n; i++) a[i] /= n; return a; } // Cooley–Tukey FFT algorithm O(N log N) vector<complex<Double>> fft(vector<Double> a, bool inverse = false) { vector<complex<Double>> a_complex(a.size()); for (int i = 0; i < a.size(); i++) a_complex[i] = complex<Double>(a[i], 0); return fft(a_complex, inverse); } // FFT による畳み込み O(N log N) vector<Double> convolve(vector<Double> a, vector<Double> b) { int s = a.size() + b.size() - 1; // 畳み込み結果のサイズ int t = 1; // FFT に使う配列のサイズ(2 の累乗) while (t < s) t *= 2; a.resize(t); // FFT するためにリサイズ b.resize(t); // FFT するためにリサイズ vector<complex<Double>> A = fft(a); vector<complex<Double>> B = fft(b); for (int i = 0; i < t; i++) { A[i] *= B[i]; // 畳み込み結果の FFT 結果を得る } A = fft(A, true); // IFFT で畳み込み結果を得る a.resize(s); // 畳み込み結果を入れるためにリサイズ for (int i = 0; i < s; i++) a[i] = A[i].real(); // 実部が答え return a; } vector<ll> A; vector<int> saiki(int l, int r) { if (r == l + 1) return vector<int>{A[l], 1}; vector<int> tL = saiki(l, (l+r)/2), tR = saiki((l+r)/2, r); vector<Double> L, R; for (auto &&elm : tL) L.pb(elm); for (auto &&elm : tR) R.pb(elm); auto res = convolve(L, R); vector<int> ret; for (auto &&elm : res) { ret.pb(((ll)(elm+(Double)0.5))%mod); } return ret; } signed main() { int n; cin >> n; int m; cin >> m; A.resize(n); rep (i, n) cin >> A[i], A[i]--, A[i] %= mod; auto ans = saiki(0, n); rep (i, m) { int a; cin >> a; cout << ans[a] << endl; } }