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可以設增加的自然數為 $c$，原式就是 ${\sum }_{i=1}^{}$

這樣的話前面一開始輸入的時候就可以求出，中間是一個二次函式，可以用二次函式求最值得方法求出，後面是一個可變的式子，要求它的最大值，就可以通過反轉 $x$倍長 $y$再 $FFT$來求。

注意因為 $c$是整數，但二次函式頂點座標不一定是整數，所以要 $-1,+1$都算一下取 $min$

還有這題卡精度！！！最後要 $+eps$而且 $eps=1e-2$比較好， $wa$的五次都貢獻給精度了
最後放上程式碼：

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#define maxn 400005
#define inf 0x7fffffff
using namespace std;
const double Pi=acos(-1.0);
const double eps=1e-2;

inline int rd(){
	int x=0,f=1;char c=' ';
	while(c<'0' || c>'9') f=c=='-'?-1:1,c=getchar();
	while(c<='9' && c>='0') x=x*10+c-'0',c=getchar();
	return x*f; 
}

struct complex{
	double x,y;
	complex(double xx=0,double yy=0) {x=xx,y=yy;}
}a[maxn],b[maxn];

complex operator +(complex a,complex b){return complex(a.x+b.x,a.y+b.y);}
complex operator -(complex a,complex b){return complex(a.x-b.x,a.y-b.y);}
complex operator *(complex a,complex b){return complex(a.x*b.x-a.y*b.y,a.x*b.y+a.y*b.x);}

int n,m,rev[maxn],limit=1,l,sumx,sumy,sqsum,c,ans,mx;

void FFT(complex *F,int type){
	for(int i=0;i<limit;i++)
		if(i<rev[i]) swap(F[i],F[rev[i]]);
	for(int mid=1;mid<limit;mid<<=1){
		complex Wn(cos(Pi/mid),type*sin(Pi/mid));
		for(int r=mid<<1,j=0;j<limit;j+=r){
			complex w(1,0);
			for(int k=0;k<mid;k++,w=w*Wn){
				complex x=F[j+k],y=F[j+mid+k]*w;
				F[j+k]=x+y,F[j+mid+k]=x-y;
			}
		}
	}
}

int main(){
	n=rd(); m=rd();
	for(int i=0;i<n;i++) scanf("%lf",&a[i].x),sumx+=a[i].x,sqsum+=a[i].x*a[i].x;
	for(int i=0;i<n;i++) scanf("%lf",&b[i].x),sumy+=b[i].x,sqsum+=b[i].x*b[i].x;
	c=(sumy-sumx)/n; ans=inf;
	for(int i=-1;i<=1;i++) {
		int tmp=c+i;
		ans=min(ans,n*tmp*tmp+2*(sumx-sumy)*tmp);
	}
	for(int i=0;2*i<n;i++) swap(a[i],a[n-i-1]);
	for(int i=0;i<n;i++) b[i+n].x=b[i].x;
	while(limit<3*n) limit<<=1,++l;
	for(int i=0;i<limit;i++)
		rev[i]=(rev[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1));
	FFT(a,1); FFT(b,1);
	for(int i=0;i<limit;i++) a[i]=a[i]*b[i];
	FFT(a,-1);
	for(int i=0;i<limit;i++) mx=max(mx,(int)((a[i].x)/(double)limit+eps));
	printf("%d\n",sqsum+ans-2*mx);
	return 0;
}