codeforces Gym 101341 I Matrix God

本文介绍了一种利用随机算法来高效验证两个矩阵相乘是否等于第三个矩阵的方法。通过多次随机检验来判断矩阵乘法等式的正确性,适用于竞赛编程中需要快速验证的情形。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem

codeforces.com/gym/101341/problem/I

vjudge.net/contest/162325#problem/I

Meaning

给 3 个 n * n 的矩阵 ABC,问是否 A x B = C

Analysis

暴力检验 TLE,要用随机算法。

由:

A x B = C

得:

A x B x D = CD(其中D 的行数也为 n,列数随意。为了省时间,将D 设计为 n * 1 的列向量)

由矩阵结合率,有:

A x ( B x D ) = CD

B x D = ECD =F,则有:

A x E = F

A x E = G,则:

G = F

如果验证到 G != F,则说明一定有 A x B != C;但如果 G = F,未必有 A x B = C,所以要多验证几次,如果在规定次数的检验内都查不到错,就当它ABC 了(如果这都不对也没办法了…)。

感觉有点像字符串的 Hash(映射),总有一定概率有 Hash 值冲突,但概率小到一定范围内就认为是不同的,因为这时出错概率很小,可以视为不可能事件。

Code

#include <cmath>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
using namespace std;
const int N = 1000, MOD = 1e9 + 7;

int a[N][N], b[N][N], c[N][N];
int d[N], e[N], f[N];

void mat_mul(int x[][N], int y[], int z[], int n)
{
	long long tmp;
	for(int row = 0; row < n; ++row)
	{
		tmp = 0;
		for(int col = 0; col < n; ++col)
			tmp = (tmp + (long long)x[row][col] * y[col]) % MOD;
		z[row] = tmp;
	}
}

int main()
{
	srand((unsigned)time(NULL));
	int n;
	scanf("%d", &n);
	for(int i = 0; i < n; ++i)
		for(int j = 0; j < n; ++j)
			scanf("%d", a[i]+j);
	for(int i = 0; i < n; ++i)
		for(int j = 0; j < n; ++j)
			scanf("%d", b[i]+j);
	for(int i = 0; i < n; ++i)
		for(int j = 0; j < n; ++j)
			scanf("%d", c[i]+j);
	bool same = true;
	for(int t = 10; same && --t; )
	{
		for(int i = 0; i < n; ++i)
			d[i] = e[i] = rand();
		mat_mul(b, d, f, n); // BxD 中间结果放进 F
		mat_mul(a, f, d, n); // AxF 最终结果放回 D
		mat_mul(c, e, f, n); // CxE 结果放进 F
		for(int i = 0; i < n; ++i)
			if(d[i] != f[i])
			{
				same = false;
				break;
			}
	}
	puts(same ? "YES" : "NO");
	return 0;
}

Codeforces Gym 101630 是一场编程竞赛,通常包含多个算法挑战问题。这些问题往往涉及数据结构、算法设计、数学建模等多个方面,旨在测试参赛者的编程能力和解决问题的能力。 以下是一些可能出现在 Codeforces Gym 101630 中的题目类型及解决方案概述: ### 题目类型 1. **动态规划(DP)** 动态规划是编程竞赛中常见的题型之一。问题通常要求找到某种最优解,例如最小路径和、最长递增子序列等。解决这类问题的关键在于状态定义和转移方程的设计[^1]。 2. **图论** 图论问题包括最短路径、最小生成树、网络流等。例如,Dijkstra 算法用于求解单源最短路径问题,而 Kruskal 或 Prim 算法则常用于最小生成树问题[^1]。 3. **字符串处理** 字符串问题可能涉及模式匹配、后缀数组、自动机等高级技巧。KMP 算法和 Trie 树是解决此类问题的常用工具[^1]。 4. **数论与组合数学** 这类问题通常需要对质数、模运算、排列组合等有深入的理解。例如,快速幂算法可以用来高效计算大数的模幂运算[^1]。 5. **几何** 几何问题可能涉及点、线、多边形的计算,如判断点是否在多边形内部、计算两个圆的交点等。向量运算和坐标变换是解决几何问题的基础[^1]。 ### 解决方案示例 #### 示例问题:动态规划 - 最长递增子序列 ```python def longest_increasing_subsequence(nums): if not nums: return 0 dp = [1] * len(nums) for i in range(len(nums)): for j in range(i): if nums[i] > nums[j]: dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) return max(dp) # 示例输入 nums = [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18] print(longest_increasing_subsequence(nums)) # 输出: 4 ``` #### 示例问题:图论 - Dijkstra 算法 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('infinity') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances # 示例输入 graph = { 'A': {'B': 1, 'C': 4}, 'B': {'A': 1, 'C': 2, 'D': 5}, 'C': {'A': 4, 'B': 2, 'D': 1}, 'D': {'B': 5, 'C': 1} } start = 'A' print(dijkstra(graph, start)) # 输出: {'A': 0, 'B': 1, 'C': 3, 'D': 4} ``` #### 示例问题:字符串处理 - KMP 算法 ```python def kmp_failure_function(pattern): m = len(pattern) lps = [0] * m length = 0 # length of the previous longest prefix suffix i = 1 while i < m: if pattern[i] == pattern[length]: length += 1 lps[i] = length i += 1 else: if length != 0: length = lps[length - 1] else: lps[i] = 0 i += 1 return lps def kmp_search(text, pattern): n = len(text) m = len(pattern) lps = kmp_failure_function(pattern) i = 0 # index for text j = 0 # index for pattern while i < n: if pattern[j] == text[i]: i += 1 j += 1 if j == m: print("Pattern found at index", i - j) j = lps[j - 1] elif i < n and pattern[j] != text[i]: if j != 0: j = lps[j - 1] else: i += 1 # 示例输入 text = "ABABDABACDABABCABAB" pattern = "ABABCABAB" kmp_search(text, pattern) # 输出: Pattern found at index 10 ``` ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值