幻想乡数学竞赛,Loj6692,特征方程

本文深入探讨了特征根的概念及其在解决复杂高阶递推式中的应用,通过实例展示了如何利用特征方程找到递推式的根,并讨论了重根情况下的特殊处理方法,最终给出了一个高效的算法实现。

正题

      Portal

      我这辈子都不会忘了特征根的。

      发现式子很难看,怎么带了一个3^n考虑把它消掉:

      3a_n=9a_{n-1}+3a_{n-2}-9a_{n-3}+3^{n+1}

      a_{n+1}=3a_n+a_{n-1}-3a_{n-2}+3^{n+1}

      那么下减上就可以消掉了,变成:a_{n+1}=6a_n-8a_{n-1}-6a_{n-2}+9a_{n-3}

      根据高阶递推式的特征方程我们可以知道:

      \\x^4=6x^3-8x^2-6x+9\\ x^4-6x^3+8x^2+6x-9=0 \\(x-1)(x+1)(x-3)(x-3)=0

      四个根就很显然了,发现有两个重根:a_n=A+(-1)^nB+(Cn+D) 3^n

      那么我们只要把A,B,C,D解出来就可以了。

      然后用光速幂和欧拉定理就可以做到小常数的O(T)了!

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int block=1<<16;
long long A[block],B[block],d=281250002;
int T;
const long long mod=1e9+7;

void prepare(){
	A[0]=1;A[1]=3;for(int i=2;i<block;i++) A[i]=A[i-1]*A[1]%mod;
	B[0]=1;B[1]=A[block-1]*A[1]%mod;for(int i=2;i<block;i++) B[i]=B[i-1]*B[1]%mod;
}

namespace Mker
{
//  Powered By Kawashiro_Nitori
//  Made In Gensokyo, Nihon
	#include<climits>
	#define ull unsigned long long
	#define uint unsigned int
	ull sd;int op;
	inline void init() {scanf("%llu %d", &sd, &op);}
	inline ull ull_rand()
	{
		sd ^= sd << 43;
		sd ^= sd >> 29;
		sd ^= sd << 34;
		return sd;
	}
	inline ull rand()
	{
		if (op == 0) return ull_rand() % USHRT_MAX + 1;
		if (op == 1) return ull_rand() % UINT_MAX + 1; 
		if (op == 2) return ull_rand();
	}
}

long long Mi3(unsigned long long n){
	return A[n%block]*B[n/block]%mod;
}

int main(){
	scanf("%d",&T);
	Mker::init();
	prepare();
	long long last=0;
	while(T--){
		unsigned long long n=Mker::rand();
		long long ans=36,tmp=Mi3((n+2)%(mod-1))*(4*(n%mod)-13+mod)%mod;
		n&1?ans+=15:ans-=15;
		ans=(ans+tmp)*d%mod;
		last^=ans;
	}
	printf("%lld\n",last);
}

 

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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