51Nod 1113 矩阵快速幂

1113 矩阵快速幂

  1. 3 秒
  2. 131,072 KB
  3. 40 分
  4. 4 级题

给出一个N * N的矩阵,其中的元素均为正整数。求这个矩阵的M次方。由于M次方的计算结果太大,只需要输出每个元素Mod (10^9 + 7)的结果。

输入

第1行:2个数N和M,中间用空格分隔。N为矩阵的大小,M为M次方。(2 <= N <= 100, 1 <= M <= 10^9)
第2 - N + 1行:每行N个数,对应N * N矩阵中的1行。(0 <= N[i] <= 10^9)

输出

共N行,每行N个数,对应M次方Mod (10^9 + 7)的结果。

输入样例

2 3
1 1
1 1

输出样例

4 4
4 4

题解

网上扒的矩阵快速幂模版…近期学习下原理…代码如下:

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <stack>
#include <queue>
#define ll long long

using namespace std ;

const int MOD = 1e9+7 ;
const int maxn = 105 ;
ll n , m ;

struct matrix_{
    ll mat[maxn][maxn] ;
}matrix ;

matrix_ operator * (matrix_ a , matrix_ b){
    matrix_ ret ;
    ll temp = 0 ;
    for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ){
        for ( int j = 0 ; j < n ; j ++ ){
            temp = 0 ;
            for ( int k = 0 ; k < n ; k ++ ){
                temp += ((a.mat[i][k] % MOD) * (b.mat[k][j] % MOD)) % MOD  ;
            }
            ret.mat[i][j] = temp % MOD ;
        }
    }
    return ret ;
}

void init(){
    for ( int i = 0 ; i < maxn ; i ++ ){
        matrix.mat[i][i] = 1 ;
    }
    return ;
}

matrix_ quick_pow(matrix_ a , ll n){
    matrix_ ret = matrix ;
    while (n){
        if (n & 1){
            ret = ret * a ;
        }
        a = a * a ;
        n >>= 1 ;
    }
    return ret ;
}

int main(){
    while ( cin >> n >> m ){
        init() ;
        matrix_ ans ;
        for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ){
            for ( int j = 0 ; j < n ; j ++ ){
                cin >> ans.mat[i][j] ;
            }
        }
        ans = quick_pow(ans , m) ;
        for ( int i = 0 ; i < n ; i ++ ){
            for ( int j = 0 ; j < n ; j ++ ){
                j == 0 || cout << " " ;
                cout << ans.mat[i][j]  ;
            }
            cout << endl ;
        }
    }
    return 0 ;
}
题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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