POJ 3070 Fibonacci (矩阵快速幂)

本文介绍了一种利用矩阵快速求解斐波那契数列的方法,并对结果进行了取余处理。该方法适用于任意初始条件下的斐波那契数列计算,特别适用于大规模数列的高效计算。

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这里有提供了一种求解斐波那契的高效方法,矩阵来求.

结果对10000取余

0
9
999999999
1000000000
-1

Sample Output

0
34
626
6875

同上一题目.只不过f1,f2是任意的,注意n==0时的特判

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define mod 10000
#define LL long long
using namespace std;
struct node
{
    LL Map[4][4];
};
LL a,b,c,d,f1,f2,n;
node mul(node a,node b)
{
    node tmp;
    for(int i=0;i<3;i++)
        for(int j=0;j<3;j++)
        {
            tmp.Map[i][j]=0;
            for(int k=0;k<3;k++)
            {
                tmp.Map[i][j]+=a.Map[i][k]*b.Map[k][j];
                tmp.Map[i][j]%=mod;
            }
        }
    return tmp;
}
node qp(node a,LL n)
{
    node tmp={1,0,0,0,1,0,0,0,1};
    while(n)
    {
        if(n&1)
            tmp=mul(tmp,a);
        a=mul(a,a);
        n=n>>1;
    }
    return tmp;
}
int main()
{
    while(~scanf("%lld",&n))
    {
        if(n==0)
        {
            printf("0\n");continue;
        }
        if(n==-1)
            break;
        node arr,arr2;
        memset(arr.Map,0,sizeof(arr.Map));
        memset(arr2.Map,0,sizeof(arr2.Map));

        arr.Map[0][0]=1;arr.Map[2][0]=1;
        arr2.Map[0][0]=1;arr2.Map[0][1]=1;
        arr2.Map[1][0]=arr2.Map[2][2]=1;
        node p=qp(arr2,n-1);
        p=mul(p,arr);
        printf("%lld\n",p.Map[0][0]);
    }
    return 0;
}


### 关于POJ 1995问题的快速幂C++实现 对于POJ 1995问题,其核心在于通过矩阵快速幂算法高效解决大规模数据下的指数运算。以下是基于引用材料中的相关内容构建的一个完整的解决方案。 #### 矩阵快速幂的核心逻辑 矩阵快速幂是一种高效的计算方式,在处理线性递推关系时尤为有效。例如斐波那契数列可以通过构造特定的转移矩阵来加速计算[^4]。具体来说,给定一个初始状态向量和一个转移矩阵,经过若干次幂运算后可获得目标状态。 以下是一个通用的矩阵快速幂模板: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 2; // 定义矩阵大小 struct Matrix { long long m[N][N]; }; // 矩阵乘法函数 Matrix multiply(const Matrix& a, const Matrix& b) { Matrix c; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { c.m[i][j] = 0; for (int k = 0; k < N; ++k) { c.m[i][j] += a.m[i][k] * b.m[k][j]; c.m[i][j] %= 10000; // 取模操作 } } } return c; } // 快速幂函数 Matrix fastPower(Matrix base, long long exp) { Matrix result; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { result.m[i][j] = (i == j); } } while (exp > 0) { if (exp % 2 == 1) { result = multiply(result, base); } base = multiply(base, base); exp /= 2; } return result; } int main() { long long n; cin >> n; // 初始化转移矩阵 Matrix trans; trans.m[0][0] = 0; trans.m[0][1] = 1; trans.m[1][0] = 1; trans.m[1][1] = 1; // 计算结果矩阵 if (n == 0 || n == 1) { cout << 1 << endl; } else { Matrix res = fastPower(trans, n - 1); // 初始状态向量 long long fib_prev = 1; long long fib_curr = 1; // 输出结果 cout << (res.m[0][0] * fib_prev + res.m[0][1] * fib_curr) % 10000 << endl; } return 0; } ``` 此代码实现了针对斐波那契数列的大规模项求解功能,并采用了取模`%10000`的操作以满足题目需求。其中的关键部分包括矩阵乘法、快速幂以及状态转移的设计[^3]。 #### 特殊注意点 在实际提交过程中需要注意以下几个方面: - **大数组定义**:如果涉及更大的矩阵或者更复杂的动态规划表,则需特别留意内存分配的位置及其范围限制[^2]。 - **时间复杂度控制**:尽管快速幂本身具有较低的时间复杂度O(log n),但在极端情况下仍需验证是否存在进一步优化空间。 - **边界条件处理**:如输入为较小数值时直接返回已知答案而非进入循环计算流程。
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