# 2. 生成函数计数中如何把组合计数问题建模成多项式乘法，卷积系数的组合意义与常见建模模板 A 两者的乘积 B 从 A 取 i 个且从 B 取 k−i 个的分步方案数总和 ✓ 正确答案 C 两者的差值 D 与组合无关
# 3. FWT（快速沃尔什变换）与子集卷积（SOS DP）的工程实现中 XOR/AND/OR 卷积的 O(n log n) 正逆变换模板 A 逐元素暴力相乘 B 变换到频域逐点相乘再逆变换，O(n log n) ✓ 正确答案 C 排序后合并 D 用哈希表
# 6. NTT 与 FFT 的关系中用原根替代单位根实现整系数模卷积，998244353 为何是常用模数？ A 它是浮点数 B 它是 2 的幂 C 它没有原根 D 998244353 = 119·2^23 + 1，有大的 2 幂因子且 3 是原根，能支持长卷积 ✓ 正确答案
# 7. 多项式求逆为什么能用牛顿迭代倍增，从 g0 的逆元起每轮 g 更新为 g(2-f·g) 模 x^(2k)，复杂度递推如何解？ A 不变 B 从 x^k 提高到 x^{2k}（误差平方） ✓ 正确答案 C 只增加常数 D 线性增长
# 8. 任意模数 NTT（MTT）中拆系数或三模数 CRT 的原理与精度/速度对比？ A 无法处理任意模数 B 需要浮点运算 C 只需一次 FFT D 需要在三个 NTT 友好素数下各做一次卷积再做 CRT 重构，速度较慢但整数精确 ✓ 正确答案
# 9. 任意模数 NTT 的拆系数法中为什么把系数拆成 a1·B+a0 后用三次或四次 FFT 就能避免大整数精度问题？ A 增大精度损失 B 绕过所有运算 C 用整数除法 D 把系数拆成 a1·B+a0，使卷积中的中间值缩小到 O(B²) 量级，浮点可精确表示 ✓ 正确答案
# 10. NTT 友好素数选取与原根求解的工程方法中 p = k·2^n + 1 形式，原根 g 满足 g^{(p-1)/2} ≠ 1 mod p A p 是偶数 B p−1 含大的 2 的幂因子（p = k·2^n + 1），以支持大长度的 2 的幂次 NTT ✓ 正确答案 C 没有任何 2 因子 D p<100
# 11. NTT 在分段卷积（Bluestein Algorithm）的工程实现。 A 排序 B 计算哈希 C 任意长度 DFT 可通过卷积计算，从而用 FFT/NTT 处理非 2 的幂长度 ✓ 正确答案 D 压缩
# 12. 多模数 MTT 在 CRT 重构的 O(n log n) 工程实现。 A 大于真实卷积系数的最大可能值，从而 CRT 能唯一重构出正确整数 ✓ 正确答案 B 小于系数 C 任意 D 等于 2 的幂
# 15. 多项式除法在多项式求逆与减法的 O(n log n) 工程实现。 A 让除法变快一个常数 B 把除法转化为求逆与卷积，消去余项，达到 O(n log n) ✓ 正确答案 C 避免求逆 D 直接相除
# 17. 多项式求逆与牛顿迭代中倍增法的递推公式？ A g_{k+1} = f·g_k B g_{k+1} = g_k² C g_{k+1} = 1/g_k D g_{k+1} = g_k(2 − f·g_k) mod x^(2k) ✓ 正确答案
# 18. 多项式快速幂中先取 ln、乘 k 再 exp 的流程，为什么要求底多项式常数项为 1 A ln 需常数项归一化为 1 才良定义，exp 才合法 ✓ 正确答案 B 常数项为 1 才更快 C 常数项为 1 才可求逆 D 与常数项无关
