結果
問題 | No.1618 Convolution? |
ユーザー | 草苺奶昔 |
提出日時 | 2023-03-14 15:22:03 |
言語 | Python3 (3.12.2 + numpy 1.26.4 + scipy 1.12.0) |
結果 |
AC
|
実行時間 | 1,656 ms / 2,000 ms |
コード長 | 1,291 bytes |
コンパイル時間 | 143 ms |
コンパイル使用メモリ | 11,968 KB |
実行使用メモリ | 136,588 KB |
最終ジャッジ日時 | 2023-10-18 11:43:54 |
合計ジャッジ時間 | 28,091 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge14 / judge15 |
(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 |
---|---|---|
testcase_00 | AC | 468 ms
42,404 KB |
testcase_01 | AC | 473 ms
42,404 KB |
testcase_02 | AC | 1,499 ms
113,764 KB |
testcase_03 | AC | 1,594 ms
129,652 KB |
testcase_04 | AC | 1,102 ms
101,124 KB |
testcase_05 | AC | 524 ms
44,568 KB |
testcase_06 | AC | 1,502 ms
120,460 KB |
testcase_07 | AC | 1,509 ms
119,836 KB |
testcase_08 | AC | 1,101 ms
102,256 KB |
testcase_09 | AC | 1,608 ms
136,588 KB |
testcase_10 | AC | 1,467 ms
110,320 KB |
testcase_11 | AC | 1,571 ms
131,260 KB |
testcase_12 | AC | 1,616 ms
136,208 KB |
testcase_13 | AC | 1,656 ms
135,704 KB |
testcase_14 | AC | 1,635 ms
135,716 KB |
testcase_15 | AC | 1,628 ms
135,696 KB |
testcase_16 | AC | 1,643 ms
135,660 KB |
ソースコード
from typing import Any, List import numpy as np import numpy as np def convolution(nums1: Any, nums2: Any) -> "np.ndarray": """fft求卷积1(可能精度不够)""" n, m = len(nums1), len(nums2) ph = 1 << (n + m - 2).bit_length() T = np.fft.rfft(nums1, ph) * np.fft.rfft(nums2, ph) res = np.fft.irfft(T, ph)[: n + m - 1] return np.rint(res).astype(np.int64) def convolution_fft_large(a: Any, b: Any) -> List[int]: """精度不够用这个""" a, b = np.array(a, dtype=np.int64), np.array(b, dtype=np.int64) d = 1 << 10 a1, a2 = np.divmod(a, d * d) a2, a3 = np.divmod(a2, d) b1, b2 = np.divmod(b, d * d) b2, b3 = np.divmod(b2, d) aa = convolution(a1, b1) bb = convolution(a2, b2) cc = convolution(a3, b3) dd = convolution(a1 + a2, b1 + b2) - (aa + bb) ee = convolution(a2 + a3, b2 + b3) - (bb + cc) ff = convolution(a1 + a3, b1 + b3) - (aa + cc) h = ((aa * d * d)) * d * d + ((dd * d * d)) * d + (bb + ff) * d * d + ee * d + cc return h.tolist() n = int(input()) A = list(map(int, input().split())) B = list(map(int, input().split())) A = [0] + A B = [0] + B f = list(range(n + 1)) A = convolution_fft_large(A, f) B = convolution_fft_large(B, f) C = [a + b for a, b in zip(A, B)] C = C[1:] print(*C)