hdu 5607 BestCoder Round #68 (矩阵快速幂)

本文探讨了在有向图中求解从某点出发,经过特定步数后到达各个点的概率问题,通过矩阵快速幂解决,适用于图论和算法竞赛。

题意:

graph

 
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问题描述
在一个NN个点(标号11~nn),MM条边的有向图上,一开始我在点uu,每一步我会在当前点的出边中等概率的选一条走过去,求走了恰好KK步后走到每个点的概率.
输入描述
第一行两个正整数N,MN,M,表示点数和边数.
接下来MM行,每行两个正整数X,YX,Y.表示一条XXYY的一条有向边(保证没有重边和自环).
接下来一个正整数QQ,表示询问个数.
接下来QQ行,每行两个正整数u,Ku,K,表示开始的点和步数.
N \leq 50, M \leq 1000, Q \leq 20, u \leq n, K \leq 10^{9}N50,M1000,Q20,un,K109.
每个点保证至少有一个出边.
输出描述
QQ行,每行NN个数字,用空格隔开,第ii个数字表示从uu开始走KK步到ii的概率.
考虑到输出的答案可能会有精度问题,经过一定的分析后可以发现答案一定可以被表示成\frac{X}{Y}YX的形式,你只需输出X \times Y^{10^9+5} \ mod \ (10^9+7)X×Y109+5 mod (109+7)的值即可.

在每行后面多输出一个空格,否则可能会使你PE.
输入样例
3 2
1 2
1 3
1
1 1
输出样例
0 500000004 500000004 
Hint
这是一个三个点,两条边的有向图,它们分别是(1->2,1->3)(1>2,1>3).现在在1号点,走了一步后,有1/2的概率走到了2,有1/2的概率走到了3,本来应该输出 0 0.5 0.5
而根据上面所说的,应输出1*2^{10^9+5} \ mod \ (10^9+7)=50000000412109+5 mod (109+7)=500000004.

思路:

矩阵经典问题:求从i点走k步后到达j点的方案数(mod p)。

本题输出X/Y,可以看成X是u走k步到j的方案数,Y是从u走k步的所有方案数

于是对矩阵先进行处理,即给m[i][j]乘上节点i的出度的1e9+5次方。

(ma.m[i][j]*(ll)pow_mod(g[i],1e9+5,MOD))%MOD;

再用矩阵快速幂即可



#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ld;
const ld eps=1e-10;
const int inf = 0x3f3f3f;
const int maxn = 55;
const int MOD = 1e9+7;
ll n;
int g[55];
struct Matrix
{
    ll m[maxn][maxn];
    Matrix()
    {
        memset(m,0,sizeof(m));
    }
};

Matrix multi(Matrix a,Matrix b,ll mod)
{
    Matrix tmp;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= n; j++)
        {
            for(int k = 1; k <= n; k++)
            {
                tmp.m[i][j] = (tmp.m[i][j]+(a.m[i][k] * b.m[k][j])%mod)%mod;
            }
        }
    }
    return tmp;
}

Matrix Pow(Matrix a,int m,int p)
{
    Matrix t;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        t.m[i][i] = 1;
    while(m)
    {
        if(m & 1)
        {
            t = multi(t,a,p);
            m-=1;
        }
        a = multi(a,a,p);
        m >>= 1;
    }
    return t;
}

ll pow_mod(ll a,ll m,ll p)
{
    a %= p;
    ll t = 1;
    while(m)
    {
        if(m & 1)
        {
            t = t * a%p;
            m-=1;
        }
        a = a*a%p;
        m >>= 1;
    }
    return t%p;
}


int main()
{
    ll m;
    int a,b;
    int q,k,u;
    while(scanf("%I64d%I64d",&n,&m) != EOF)
    {
        Matrix ma;
        memset(g,0,sizeof(g));
        for(int i = 0; i < m; i++)
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            ma.m[a][b] ++;
            g[a] ++;
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            for(int j = 1; j <= n; j++)
            {
                ma.m[i][j] = (ma.m[i][j]*(ll)pow_mod(g[i],1e9+5,MOD))%MOD;
            }
        }
        scanf("%d",&q);

        while(q--)
        {
            scanf("%d%d",&u,&k);
            Matrix tans =Pow(ma,k,MOD);
            for(int j = 1; j <= n; j++)
            {
                printf("%I64d ",tans.m[u][j]%MOD);
            }
            printf("\n");
        }
    }
    return 0;
}



### HDU 2544 题目分析 HDU 2544 是关于最短路径的经典问题,可以通过多种方法解决,其中包括基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 算法。以下是针对该问题的具体解答。 --- #### 基于邻接矩阵的 Floyd-Warshall 实现 Floyd-Warshall 算法是一种动态规划算法,适用于计算任意两点之间的最短路径。它的时间复杂度为 \( O(V^3) \),其中 \( V \) 表示节点的数量。对于本题中的数据规模 (\( N \leq 100 \)),此算法完全适用。 下面是具体的实现方式: ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; int dist[105][105]; int n, m; void floyd() { for (int k = 1; k <= n; ++k) { // 中间节点 for (int i = 1; i <= n; ++i) { // 起始节点 for (int j = 1; j <= n; ++j) { // 结束节点 if (dist[i][k] != INF && dist[k][j] != INF) { dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j]); } } } } } int main() { while (cin >> n >> m && (n || m)) { // 初始化邻接矩阵 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= n; ++j) { if (i == j) dist[i][j] = 0; else dist[i][j] = INF; } } // 输入边的信息并更新邻接矩阵 for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v, w; cin >> u >> v >> w; dist[u][v] = min(dist[u][v], w); dist[v][u] = min(dist[v][u], w); // 如果是有向图,则去掉这一行 } // 执行 Floyd-Warshall 算法 floyd(); // 输出起点到终点的最短距离 cout << (dist[1][n] >= INF ? -1 : dist[1][n]) << endl; } return 0; } ``` --- #### 关键点解析 1. **邻接矩阵初始化** 使用二维数组 `dist` 存储每一对节点间的最小距离。初始状态下,设所有节点对的距离为无穷大 (`INF`),而同一节点自身的距离为零[^4]。 2. **输入处理** 对于每条边 `(u, v)` 和权重 `w`,将其存储至邻接矩阵中,并取较小值以防止重边的影响[^4]。 3. **核心逻辑** Floyd-Warshall 的核心在于三重循环:依次尝试通过中间节点优化其他两节点间的距离关系。具体而言,若从节点 \( i \) 到 \( j \) 可经由 \( k \) 达成更优解,则更新对应位置的值[^4]。 4. **边界条件** 若最终得到的结果仍为无穷大(即无法连通),则返回 `-1`;否则输出实际距离[^4]。 --- #### 性能评估 由于题目限定 \( N \leq 100 \),因此 \( O(N^3) \) 的时间复杂度完全可以接受。此外,空间需求也较低,适合此类场景下的应用。 ---
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