蓝桥杯 递推求值(矩阵快速幂)

本文介绍如何使用矩阵快速幂解决复杂的递推问题。针对特定递推公式,通过构造矩阵来简化计算过程,适用于处理大规模数据的情况。

算法提高 递推求值
时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB
问题描述
  已知递推公式:

  F(n, 1)=F(n-1, 2) + 2F(n-3, 1) + 5,

  F(n, 2)=F(n-1, 1) + 3F(n-3, 1) + 2F(n-3, 2) + 3.

  初始值为:F(1, 1)=2, F(1, 2)=3, F(2, 1)=1, F(2, 2)=4, F(3, 1)=6, F(3, 2)=5。
  输入n,输出F(n, 1)和F(n, 2),由于答案可能很大,你只需要输出答案除以99999999的余数。
输入格式
  输入第一行包含一个整数n。
输出格式
  输出两行,第一行为F(n, 1)除以99999999的余数,第二行为F(n, 2)除以99999999的余数。
样例输入
4
样例输出
14

21
数据规模和约定
  1<=n<=10^18。
ps: 矩阵快速幂的应用。第一次遇到要将两个递推公式合并。根据题目给的两个递推公式,我们可以得到一个矩阵向量,先记为Fn, 如图:
这里写图片描述
这题与之前推导矩阵递推公式不同,需要对原来的递推公式稍加变形,如增加f(n - 2).
接下来求出矩阵Fn-1, 然后求出递推的矩阵(相当于等比数列的公比Fn-1 * q = Fn)和F1 = {6,5,1,4,2,3,5,3},如图
这里写图片描述
注意:求解过程需要注意模运算的正确性。

#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define mod 99999999
using namespace std;
const int N = 8;
void multi(long long matrix1[][N], long long matrix2[][N])
{
    long long temp[N][N]= {0};
    for(int i = 0; i < N; i++)
        for(int j = 0; j < N; j++)
        for(int k = 0; k < N; k++)
        {
            temp[i][k] += ((matrix1[i][j] % mod) * (matrix2[j][k] % mod)) % mod;
            temp[i][k] = temp[i][k] % mod;
        }
    for(int i = 0; i < N; i++)
        for(int j = 0; j < N; j++)
        matrix1[i][j] = temp[i][j];
}
long long ans[N][N];
void pow(long long matrix[][N], long long n)
{
    memset(ans, 0, sizeof ans);
    for(int i = 0; i < N; i++)ans[i][i] = 1;
    while(n > 0)
    {
        if(n & 1) multi(ans, matrix);
        multi(matrix, matrix);
        n = n >> 1;
    }
}
void multi1(long long matrix1[][8], long long matrix2[][1])
{
    long long temp[N][N] = {0};
    for(int i = 0; i < N; i++)
        for(int j = 0; j < N; j++)
        for(int k = 0; k < 1; k++)
        {
            temp[i][k] += ((matrix1[i][j] % mod) * (matrix2[j][k] % mod)) % mod;
            temp[i][k] = temp[i][k] % mod;
        }
    for(int i = 0; i < N; i++)
        for(int j = 0; j < 1; j++)
        {
            matrix2[i][j] = temp[i][j];
        }
}
int main()
{
    long long n;
    while(cin>>n)
    {
        long long A[8][1] = {6,5,1,4,2,3,5,3};
        long long matrix[8][8] = {
            0,1,0,0,2,0,1,0,
            1,0,0,0,3,2,0,1,
            1,0,0,0,0,0,0,0,
            0,1,0,0,0,0,0,0,
            0,0,1,0,0,0,0,0,
            0,0,0,1,0,0,0,0,
            0,0,0,0,0,0,1,0,
            0,0,0,0,0,0,0,1 };
        pow(matrix, n - 1);
        if(n == 1){
            memset(ans, 0, sizeof ans);
            for(int i = 0; i < 8; i++)ans[i][i] = 1;
        }
        multi1(ans, A);
        cout<<A[4][0]<<endl;
        cout<<A[5][0]<<endl;
    }
    return 0;
}
推法是求解斐波那契数列的常用方法之一。斐波那契数列的特点是前两项为 1,从第三项开始,每一项都等于前两项之和,即 $F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)$($n \geq 3$),$F(1) = 1$,$F(2) = 1$。 以下是不同编程语言使用推法求解斐波那契数列的示例: ### C++ 实现 ```cpp #include<iostream> using namespace std; int Fib(int n){ int f1 = 1, f2 = 1, i, f; if(n <= 2) return 1; for(i = 3; i <= n; i++){ f = f1 + f2; f1 = f2; f2 = f; } return f; } int main(){ int n; cin >> n; for(int i = 1; i <= n; i++){ cout << Fib(i) << endl; } return 0; } ``` 该代码定义了一个 `Fib` 函数,通过 `for` 循环从第三项开始推计算斐波那契数列的第 `n` 项。在 `main` 函数中,用户输入一个整数 `n`,然后依次输出斐波那契数列的前 `n` 项 [^1]。 ### Java 实现 ```java import java.util.Scanner; public class Fibonacci_1 { public static void main(String[] args) { System.out.println("你想知道Fibonacci数列第几项的?"); Scanner input = new Scanner(System.in); int n = input.nextInt(); System.out.println("数列的第n项的为:" + f(n)); } public static int f(int n){ int f0 = 1, f1 = 1; int f2 = 0; for(int i = 3; i <= n; i++){ f2 = f0 + f1; f0 = f1; f1 = f2; } return f2; } } ``` 此 Java 代码通过 `f` 函数实现推计算斐波那契数列的第 `n` 项。在 `main` 函数中,程序会提示用户输入一个整数 `n`,然后输出斐波那契数列的第 `n` 项 [^2]。 ### 另一种 C++ 实现 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; int a[10001] = {0, 1, 1, 2}; for(int i = 4; i <= n; i++) { a[i] = a[i - 1] + a[i - 2]; } for(int i = 1; i <= n; i++) { cout << a[i]; } return 0; } ``` 这段代码使用数组存储斐波那契数列的每一项,通过 `for` 循环从第四项开始推计算,最后输出前 `n` 项 [^5]。 推法求解斐波那契数列的时间复杂度是 $O(n)$,因为只需要对数列进行一次遍历。
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