持续update。。。
多项式的表示方式
1.系数表示法
最常用的其实就是这个了,数学书告诉我们多项式是多个单项式的和,例如,
就是一个多项式。我们可以将一个多项式表示为
其中k为系数,n为次数
所以我们就可以把一个次数界为n的多项式用一个n维向量(a=(a_0,a_1,a_2,a_3,...,a_n-1))表示成这样
1)运算
加法:
这个就比较显然了
时间复杂度(O(n))
乘法:
这里要稍微理解一下
时间复杂度(O(n^2))
2.点值表示法
我们可以把一个次数界为n的多项式(f(x))表示成这样一个集合(F)
我们可以这样理解(x_i)和(y_i)之间的关系
也就是说第i个y值就是第i个x代入多项式(f(x))后的值
例如,多项式(f(x)=x^2+x+1)就可以表示成这样
我们将(x_1=1,x_2=2,x_3=-1)代入,会发现
1)为什么可以这样表示
首先我们要知道为什么一个点值表达式可以确定一个唯一的多项式。我们这里就可以引入一个比较神奇的东西拉格朗日插值公式,用它我们可以将多项式(f(x))表示成这样
拉格朗日公式是当给定n个点((x_i,y_i)),求一个(n-1)次多项式(函数)(f(x))时用的,显然它的时间复杂度是(O(n^2))。由此我们会发现对于一个点值表达式,可以确定一个唯一的多项式。但是对于一个多项式是不确定一个唯一的点值表达式,因为在这个函数任取n个点都是这个函数的点值表达式。
MYHdalao在上FFT时的一句话使我记忆深刻:n个点可以确定一个n次多项式(函数)
其实我们可以更加直(gan)观(xing)地来理解一下这句话。学一次函数时我们有两点式,学二次函数时我们有三点式,可以很容易找出这其中的规律
2)运算
先定义(下面要用)
多项式(A(x)={(x_0,y_0),(x_1,y_1),(x_2,y_2),cdots,(x_{n-1},y_{n-1})})
多项式(B(x)={(x_0,y'_0),(x_1,y'_1),(x_2,y'_2),cdots,(x_{n-1},y'_{n-1})})
观察上面(A(x))和(B(x))的点值表达式,它们的(n)个(x_i)的取值都是一样的,而(y_i)和(y'_i)的取值就是代入两个多项式后的不同的取值
加法:
点值表达式的加法还是十分好理解的啊
乘法:
点值表达式的乘法对于FFT是极其重要的
多项式求导
1.前置
1)可加性?(求导法则)
若(f(x)=x^2+x)且(g(x)=x^2,h(x)=x),则
2)常数可分离(求导法则)
首先我们知道常数的导数是0
若(f(x)=cx)且(g(x)=x),则
3) 二项式定理
((x+y)^n=sum_{i=0}^{n}{n choose i}x^iy^{n-i})
实际上这个东西就是我们小学时候学的杨辉三角
4)幂函数求导
这是比较基本的东西啊
我们令(f(x)=cx^n,g(x)=x^n),所以
2.推导
首先我们定义一个多项式
所以我们就会有
这样这个推导就完成了