結果

問題 No.1618 Convolution?
ユーザー 草苺奶昔草苺奶昔
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 1,607 ms / 2,000 ms
コード長 1,291 bytes
コンパイル時間 223 ms
コンパイル使用メモリ 12,800 KB
実行使用メモリ 141,284 KB
最終ジャッジ日時 2024-09-18 08:07:11
合計ジャッジ時間 25,968 ms
ジャッジサーバーID
（参考情報） 		judge5 / judge3
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テストケース

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入力 結果 実行時間
実行使用メモリ
testcase_00 AC 454 ms
44,544 KB
testcase_01 AC 474 ms
44,032 KB
testcase_02 AC 1,436 ms
116,200 KB
testcase_03 AC 1,556 ms
130,112 KB
testcase_04 AC 1,079 ms
102,904 KB
testcase_05 AC 487 ms
45,696 KB
testcase_06 AC 1,577 ms
124,248 KB
testcase_07 AC 1,458 ms
122,504 KB
testcase_08 AC 1,043 ms
103,888 KB
testcase_09 AC 1,515 ms
139,916 KB
testcase_10 AC 1,339 ms
113,232 KB
testcase_11 AC 1,493 ms
132,172 KB
testcase_12 AC 1,512 ms
141,284 KB
testcase_13 AC 1,535 ms
140,864 KB
testcase_14 AC 1,571 ms
140,636 KB
testcase_15 AC 1,607 ms
140,480 KB
testcase_16 AC 1,574 ms
140,920 KB
権限があれば一括ダウンロードができます

ソースコード

diff # 

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)
0