Number Sequence(矩阵快速幂)

本文介绍了一种通过矩阵快速幂来高效计算特定递推数列第n项的方法。该算法适用于形如 f(n)=(A*f(n-1)+B*f(n-2)) mod 7 的数列,特别针对大范围的n值进行优化。文章提供了完整的C++实现代码,并解释了如何初始化矩阵及进行快速幂运算。

Number Sequence

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 193186 Accepted Submission(s): 48330

Problem Description
A number sequence is defined as follows:

f(1) = 1, f(2) = 1, f(n) = (A * f(n - 1) + B * f(n - 2)) mod 7.

Given A, B, and n, you are to calculate the value of f(n).

Input
The input consists of multiple test cases. Each test case contains 3 integers A, B and n on a single line (1 <= A, B <= 1000, 1 <= n <= 100,000,000). Three zeros signal the end of input and this test case is not to be processed.

Output
For each test case, print the value of f(n) on a single line.

Sample Input
1 1 3
1 2 10
0 0 0

Sample Output
2
5

Author
CHEN, Shunbao

Source
ZJCPC2004

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要得到的矩阵乘的矩阵开始的矩阵
F[n] =[A B]F[n-1]
F[n-1][1 0]F[n-2]
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;
int n;
ll MOD = 7;
struct mat
{
    ll m[4][4];
} init, q;
ll mod(ll x)
{
    return (x+MOD)%MOD;
}
void init_mat()
{
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
        {
            init.m[i][j] = 0;
            q.m[i][j] = 0;
        }
    }
}

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

mat mat_pow(mat a, ll x)
{
    mat ret;
    for(int i=0; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
        {
            if(j==i)
                ret.m[i][j] = 1;
            else
                ret.m[i][j] = 0;
        }
    }
    while(x)
    {
        if(x&1)
            ret = ret * a;
        a = a * a;
        x>>=1;
    }
    return ret;
}
int main()
{
    ll a, b, c;
    n = 2;
    while(~scanf("%lld %lld %lld", &a, &b, &c))
    {
        if(a==0&&b==0&&c==0)
            break;
        if(c==1)
            cout<<1<<endl;
        else if(c==2)
            cout<<1<<endl;
        else
        {
            init_mat();
            init.m[0][0] = a;
            init.m[0][1] = b;
            init.m[1][0] = 1;
            init.m[1][1] = 0;
            q.m[0][0] = 1;
            q.m[1][0] = 1;
            mat a = mat_pow(init, c-2);
            a = a * q;
            cout<<mod((ll)a.m[0][0])<<endl;
        }
    }
    return 0;
}
本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用主程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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