2017.11.8. 矩阵快速幂求斐波那契数

本文介绍了一种使用矩阵快速幂高效计算大数值斐波那契数的方法,并提供了一个C++实现示例。该方法适用于求解位数非常大的斐波那契数问题。

矩阵快速幂求斐波那契数

适合题型:

  • 求位数很大的斐波那契数。

样题: 斐波那契数列

std.cpp:

#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<vector>
using namespace std;

inline long long red()
{
    long long X=0,w=1; char ch=0;
    while(ch<'0' || ch>'9') {if(ch=='-') w=-1;ch=getchar();}
    while(ch>='0' && ch<='9') X=(X<<3)+(X<<1)+ch-'0',ch=getchar();
    return X*w;
}

const long long MOD=1000000007;   
struct mat{long long a[2][2];};   

mat mat_mul(mat x,mat y)           //实现两个矩阵相乘,返回的还是一个矩阵。   
{   
    mat res;                       //用来表示得到的新的矩阵;   
    memset(res.a,0,sizeof(res.a));   
    for(int i=0;i<2;i++)   
        for(int j=0;j<2;j++)   
           for(int k=0;k<2;k++)   
                res.a[i][j]=(res.a[i][j]+(x.a[i][k]*y.a[k][j])%MOD)%MOD;   
    return res;   
}   

mat initi(mat a,mat ans,long long b)
{
    while(b>0)
    {
        if(b&1) 
          ans = mat_mul(ans,a);
        b = b >> 1;
        a = mat_mul(a,a);
    }
    return ans;     
}

long long n;
int main()
{
    mat a,b;

    a.a[0][0]=1;
    a.a[0][1]=1;
    a.a[1][0]=1;
    a.a[1][1]=0;

    b.a[0][0]=1;
    b.a[0][1]=1;
    b.a[1][0]=1;
    b.a[1][1]=0;

    n=red();
    b=initi(a,b,n);
    cout<<b.a[1][1];

    return 0;
}
### 矩阵快速幂计算斐波那契矩阵快速幂是一种高效的算法,用于通过矩阵运算加速递推关系式的计算。对于斐波那契列 \( F_n \),其定义如下: \[ F_0 = 0,\quad F_1 = 1,\quad F_{n} = F_{n-1} + F_{n-2}\ (n \geq 2) \] 利用矩阵形式表示上述递推关系,可以写成: \[ \begin{bmatrix} F_{n+1}\\ F_{n} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 1\\ 1 & 0 \end{bmatrix} \times \begin{bmatrix} F_{n}\\ F_{n-1} \end{bmatrix} \] 因此,可以通过不断右乘该矩阵的方式,将问题转化为矩阵次运算。 以下是基于 Java 的实现代码,采用迭代方式而非递归,从而避免堆栈溢出并提高效率[^2]。 #### 实现代码 ```java public class FibonacciMatrixPower { // 定义矩阵类 static class Matrix { long[][] data; public Matrix(long a, long b, long c, long d) { this.data = new long[][]{{a, b}, {c, d}}; } // 矩阵相乘函 public static Matrix multiply(Matrix m1, Matrix m2) { long a11 = m1.data[0][0], a12 = m1.data[0][1]; long a21 = m1.data[1][0], a22 = m1.data[1][1]; long b11 = m2.data[0][0], b12 = m2.data[0][1]; long b21 = m2.data[1][0], b22 = m2.data[1][1]; return new Matrix( a11 * b11 + a12 * b21, a11 * b12 + a12 * b22, a21 * b11 + a22 * b21, a21 * b12 + a22 * b22 ); } } // 计算矩阵的 n 次 public static Matrix matrixPow(Matrix base, long exp) { Matrix result = new Matrix(1, 0, 0, 1); // 单位矩阵 while (exp > 0) { if ((exp & 1) != 0) { result = Matrix.multiply(result, base); } base = Matrix.multiply(base, base); exp >>= 1; } return result; } // 使用矩阵快速幂计算斐波那契列第 n 项 public static long fibonacci(long n) { if (n == 0) return 0; if (n == 1) return 1; Matrix T = new Matrix(1, 1, 1, 0); // 转移矩阵 Matrix res = matrixPow(T, n - 1); return res.data[0][0]; // 返回结果 } public static void main(String[] args) { int n = 1_000_000; // 输入较大的 n 值测试性能 System.out.println("Fibonacci(" + n + ") = " + fibonacci(n)); } } ``` --- ### 关键点解析 1. **矩阵初始化** 初始转移矩阵为: \[ T = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} \] 这一矩阵满足斐波那契列的递推性质[^1]。 2. **单位矩阵的作用** 在矩阵快速幂中,初始结果设为单位矩阵: \[ I = \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} \] 类似于值中的 `1`,作为乘法的起点。 3. **时间复杂度优化** 相较于传统递归方法的时间复杂度 \( O(2^n) \),矩阵快速幂的时间复杂度降为 \( O(\log n) \),极大地提升了计算效率。 4. **边界条件处理** 对于特殊情况如 \( n = 0 \) 或 \( n = 1 \),直接返回对应的结果以减少不必要的计算开销。 --- ### 性能表现 当 \( n = 1,000,000 \) 时,此方法能够在极短时间内完成计算而不会引发堆栈溢出或显著延迟[^3]。 ---
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