hdu4920Matrix multiplication (矩阵,bitset)

本文介绍了一种矩阵乘法的问题解决方法,包括常规矩阵乘法的优化实现和使用bitset进行高效计算的技巧。

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Problem Description
Given two matrices A and B of size n×n, find the product of them.

bobo hates big integers. So you are only asked to find the result modulo 3.
 

Input
The input consists of several tests. For each tests:

The first line contains n (1≤n≤800). Each of the following n lines contain n integers -- the description of the matrix A. The j-th integer in the i-th line equals Aij. The next n lines describe the matrix B in similar format (0≤Aij,Bij≤109).
 

Output
For each tests:

Print n lines. Each of them contain n integers -- the matrix A×B in similar format.
 

Sample Input
1 0 1 2 0 1 2 3 4 5 6 7
 

Sample Output
0 0 1 2 1
 
题意:给你两个矩阵,让你把它们相乘后输出%3后的结果。
思路:普通的矩阵乘法+优化能过的,还有一种思路是开bitset<1000>bt[3],ct[3],储存每一行mod3后为0,1,2的情况,那么1*1=1,1 *2=2,2*1=2,2*2=1.
代码一:普通矩阵乘法+优化
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<string>
#include<bitset>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ldb;
#define inf 99999999
#define pi acos(-1.0)
#define MOD 3
int n,m;
int data[4][805][805];

void solve()
{
    int i,j,k;
    for(i=0;i<n;i++){
        for(j=0;j<m;j++){
            data[3][i][j]=0;
        }
    }
    for(i=0;i<n;i++){
        for(k=0;k<m;k++){
            if(data[1][i][k]>0){
                for(j=0;j<m;j++){
                    data[3][i][j]=data[3][i][j]+data[1][i][k]*data[2][k][j];
                }
            }
        }
    }
}

int main()
{
    int i,j;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        m=n;
        for(i=0;i<n;i++){
            for(j=0;j<n;j++){
                scanf("%d",&data[1][i][j]);
                data[1][i][j]%=3;
            }
        }

        for(i=0;i<n;i++){
            for(j=0;j<n;j++){
                scanf("%d",&data[2][i][j]);
                data[2][i][j]%=3;
            }
        }

        solve();
        for(i=0;i<n;i++){
            for(j=0;j<n;j++){
                if(j<n-1)printf("%d ",data[3][i][j]%3);
                else printf("%d\n",data[3][i][j]%3);
            }
        }
    }
    return 0;
}

代码二:用bitset
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<string>
#include<bitset>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ldb;
#define inf 99999999
#define pi acos(-1.0)
#define MOD 3
#define maxn 805
bitset<1000>bt[maxn][3],ct[maxn][3];


int main()
{
    int n,m,i,j,c;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        for(i=1;i<=n;i++){
            for(j=0;j<3;j++){
                bt[i][j].reset();
                ct[i][j].reset();
            }
        }
        for(i=1;i<=n;i++){
            for(j=1;j<=n;j++){
                scanf("%d",&c);
                bt[i][c%3].set(j);
            }
        }
        for(i=1;i<=n;i++){
            for(j=1;j<=n;j++){
                scanf("%d",&c);
                ct[j][c%3].set(i);
            }
        }
        for(i=1;i<=n;i++){
            for(j=1;j<=n;j++){
                c=((bt[i][1]&ct[j][1]).count()+(bt[i][1]&ct[j][2]).count()*2+(bt[i][2]&ct[j][1]).count()*2+(bt[i][2]&ct[j][2]).count() )%3;
                if(j==n)printf("%d\n",c);
                else printf("%d ",c);
            }
        }
    }
    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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