ntt

-- ---------------------------------------------------------------------------------------------- -- -- Script: xplan.sql -- -- Author: Adrian Billington -- -- -- Description: Creates a package named XPLAN as a wrapper over DBMS_XPLAN. Provides access to -- the following DBMS_XPLAN pipelined functions: -- -- 1. DISPLAY; -- 2. DISPLAY_CURSOR; -- 3. DISPLAY_AWR (optional - see Notes section for licence implications). -- -- The XPLAN wrapper package has one purpose: to include an "order" column in the -- plan output to show the order in which plan operations are performed. See the -- following

东京--(美国商业资讯)--近年来，全球公司加强合规性和风险管理的需求不断增长。为了帮助我们的客户管理这些要求，由NTT Advanced Technology Corporation（下称NTT-AT）、NTT DATA Corporation的Everis Spain S.L.U.（下称everis）和NTT DATA Corporation的itelligence AG（下称itelligence）代表的NTT集团，宣布了使用机器人流程自动化(RPA)的合规管理解决方案。 该解决方案可汇总和分析来自内部HR和内部法规遵从性以及云系统的数据，支持客户计划以增强责任感和内部治理控制。NTT集团计划在2020年第2季度开始提供这项服务。 由于许多行业（尤其是金融行业）的法规变得更加严格，企业面临着多辖区控制和地方当局高额罚款的威胁。复杂的法规和报告要求也让这些组织在识别合规性问题时面临困难，而且缺乏治理透明度。因为IT环境的复杂性，这通常会导致手动工作量、处理时间和文书工作的增加。 NTT集团提供的集成解决方案综合了 NTT-AT的RPA工具“WinActor ® (*1)”，everis的SMCR解决方案，以及智能化的咨询和集成功能，以减少复杂的手动操作，同时协调由多个系统（例如Excel(*2)和现有系统）管理的合规性相关数据。 该解决方案最初将作为英国“高级管理人员及认证制度

学了好久，终于基本弄明白了 推荐两个博客： 戳我 戳我 再推荐几本书： 《ACM/ICPC算法基础训练教程》 《组合数学》（清华大学出版社） 《高中数学选修》 预备知识 复数方面 找数学老师去 \[i^{2}=-1，i为虚数的单位\] 坐标系上纵轴就是虚数轴，复数就是这上面的点 三种表示法: \[一般：a + bi，a为实部，b为虚部\] \[指数：e^{i\theta}*坐标系上的模长\] \[三角：模长*(cos\theta + i sin \theta)\] 运算： 加减法：实部虚部分别相加 乘法： \[(a + bi) * (c + di) = ac + adi + bci + bdi^{2} = ac-bd+(ad+bc)i\] 欧拉公式 \[e^{ix} = cosx + isinx(就是指数表示和三角表示)\] \[特别的e^{i\pi} = -1\] 多项式 \[系数表示法：A(x) = \Sigma _{k=0}^{n - 1} a_kx^k\] \[点值表示法：对于所有的x_k，求出它们对应的A(x)，设为y_k\] \[则可以用\{(x_0, y_0), (x_1, y_1), ......, (x_n-1, y_n-1)\} 表示这个多项式 并且是唯一确定的\] 单位复数根 \[n次单位复数根\omega^{n} = 1，n次单位复数根刚好有n个对应e^{

这题是真的神仙啊...居然用的 stl 来卡常？ 话说 998244353 真的可以一眼 NTT ？ noteskey 所以说只要推柿子就好了但是有的地方的推导根本就想不到... 我们令第 t 个答案为 \(ANS_t\over nm\) ，除去 nm 其实就是算期望时要除去的方案数 那么有： \[\begin{aligned}{}ANS_t=&\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^m (a_i+b_j)^t \\=&\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}\sum_{k=0}^{t} \begin{pmatrix} t\\k \end{pmatrix} a_i^{k}b_{j}^{t-k} \\=&\sum_{k=0}^{t} \begin{pmatrix} t\\k \end{pmatrix} \sum_{i=1}^{n}a_i^{k} \sum_{j=1}^{m} b_{j}^{t-k} \\=& \sum_{k=0}^{t} \begin{pmatrix} t\\k \end{pmatrix} \Big( \sum_{i=1}^{n}a_i^{k} \Big) \Big(\sum_{j=1}^{m} b_{j}^{t-k} \Big) \\=&\sum_{k=0}^{t} t! \Big({ \sum_{i=1}^{n}a_i^{k}\over

一个套路：把式子推成卷积形式，然后用fft或ntt优化求解过程。 fft的扩展性不强，不可以在fft函数里多加骚操作--DeepinC T1:多项式乘法 板子题 T2：快速傅立叶之二 另一个板子，小技巧：把一个数组反转过来，以符合卷积形式 T3：力 拆式子，把q j 除到左边，然后把大于j的贡献和小于j的贡献分开考虑，对于小于j的，直接用fft统计，对于大于的，先反转再fft T4：Normal 大神题，考虑把贡献拆成点对，对于两个点i与j，若i能对j作出贡献，则i到j的路径上没有断点，同样删除i到j路径以外的点不影响i与j之间的贡献，则i对j作出贡献的概率为 $\frac{1}{dis(i,j)}$则答案即为$\sum\limits_{i=1}^{n}\sum \limits_{j=1}^{n}\frac{1}{dis(i,j)}$ 然后这玩意可以用点分治求，合并子树用fft优化 1 #include<bits/stdc++.h> 2 #define N 70050 3 #define LL long long 4 const int mod=998244353,G1=3,G2=(mod+1)/G1; 5 #define cri const register int 6 using namespace std; 7 int a[N],b[N]; 8 int n; 9 int he

这么难的专题居然只给了这么短时间。。。 然而在NC的教导之下还是有一定的收获的。 必须打广告： 0 ， 1 ， 2 ， 3 附带一个垃圾博客： -1 按照习惯，堆砌结论而不加证明。 Section1 导数： 基本形式：$f'(x)=\lim\limits_{\Delta x\rightarrow 0}\frac{f(x+\Delta x)-f(x)}{\Delta x}$ 一次函数：$f(x)=ax+b \rightarrow f'(x)=a$ 幂函数：$f(x)=x^n \rightarrow f'(x)=nx^{n-1}$ 正弦函数：$\lim\limits_{x \rightarrow 0}sin(x)=x $，得到$f(x)=sin(ax+b) \rightarrow f'(x)=a \ cos(ax+b)$ 余弦函数：$\lim\limits_{x \rightarrow 0}cos(x)=1 $，得到$f(x)=cos(ax+b) \rightarrow f'(x)=-a \ sin(ax+b)$ 指数函数：$e=\lim\limits_{n \rightarrow + \infty} (1+ \frac{1}{n})^n$，得到$f(x)=a^x \rightarrow f'(x)=a^x ln \ a$ 　　特别的，自然对数的指数函数：$f(x)=e^x

做了四五天的专题，但是并没有刷下多少题。可能一开始就对多项式这块十分困扰，很多细节理解不深。 最简单的形式就是直接两个多项式相乘，也就是多项式卷积，式子是$N^2$的。多项式算法的过程就是把卷积做一种变换，在变换后各系数相称得到新系数。其实这一步变换的构造过程挺深奥的，并不是很会。对于多项式卷积的变换就是点值。于是就有了快速变换这样的算法。 细节问题出过很多。边界的问题容易弄错。一般如果是两个N项多项式相乘，得到的是一个$2*N-1$项的多项式，这是存在系数的，只不过一般我们只要N项的结果，所以做fft、ntt的时候总项数从$2*N$开始计算。其实这样解释比较牵强，但是原理的解释我并不清楚，稍感性理解。 多项式卷积应该化成类似i+j=k的形式，其实差值为k也是可以卷积的（翻转一个序列，这样得到的结果序列也是反的）。 fwt处理位运算形式的卷积，同样分治法。位运算是针对下标的，分治的时候考虑好左右两半的子答案的贡献。 多项式全家桶，基础是求导、积分。有时候一些式子不是直接两个相乘得到另一个，可能还要先求出逆元再变回去。这时候用到的就是关于多项式的各种运算。 具体的题目好多是和卷积、“各种数和各种反演”有关，把式子化成卷积形式进行优化。 没有时间写每个题解了，做题也很少，好多东西还没学。这块综合了不少东西，前置内容就有很多。 可能多项式要咕一大截了，难受。 来源： https:/

考虑对当前左区间对右区间的贡献，由于右区间的F未更新，可以更改指标 \begin{array}{rcl} F_x&=&\sum\limits_{i=L}^{mid}F_iG_{x-i} \\ &=&\sum\limits_{i=L}^{x}F_iG_{x-i} \\ &=&\sum\limits_{i=0}^{x-L}F_{L+i}G_{x-L-i} \end{array} 设$A_i=F_{i+L},B_i=G_i$ \begin{array}{rcl} F_x=C_{x-L}=\sum\limits_{i=0}^{x-L}A_iB{x-L-i} \end{array} 模板： 1 #include<cstdio> 2 #include<algorithm> 3 #include<cstring> 4 #include<cmath> 5 #define ll long long 6 #define reg register 7 #define F(i,a,b) for(register int (i)=(a);(i)<=(b);++(i)) 8 using namespace std; 9 int read(); 10 const int N=400005; 11 const ll mod=998244353ll; 12 int n,h,cs; 13 int rev[N]; 14