51NOD 1358 浮波那契 【矩阵快速幂】

本文介绍了一种特殊的数列——浮波那契数列的计算方法,使用矩阵快速幂来高效解决大规模数值计算的问题,并提供了完整的C++实现代码。
1358 浮波那契
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40 难度:4级算法题

TengBieBie已经学习了很多关于斐波那切数列的性质,所以他感到一些些厌烦。现在他遇到了一个新的数列,这个数列叫做Float-Bonacci。这里有一个关于Float-Bonacci的定义。


对于一个具体的n,TengBieBie想要快速计算FB(n).

但是TengBieBie对FB的了解非常少,所以他向你求助。

你的任务是计算FB(n).FB(n)可能非常大,请输出FB(n)%1,000,000,007 (1e9+7)即可。
Input

输入共一行,在一行中给出一个整数n (1<=n<=1,000,000,000)。

Output

对于每一个n,在一行中输出FB(n)%1,000,000,007 (1e9+7)。

Input示例

5

Output示例

2

System Message (题目提供者)

比较裸的矩阵快速幂问题 (这样也4级…)

n=n10

F(n)=F(n10)+F(n34)
#include<stdio.h>
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define pii pair<int,int>
#define pll pair<ll,ll>
#define MEM(a,x) memset(a,x,sizeof(a))
#define lowbit(x) ((x)&-(x))

using namespace std;

const int inf = 1e9+7;
const int N = 1e4+7;

struct Matrix {
    const static int sz = 34;
    ll mat[sz][sz];

    Matrix(bool E = false){
        MEM(mat,0);
        if(E){
            for(int i=0;i<sz;++i){
                mat[i][i]=1;
            }
        }
    }

    ll* operator[](const int idx){
        return mat[idx];
    }

    const ll* operator [](const int idx)const{
        return mat[idx];
    }

    Matrix operator*(const Matrix&other){
        Matrix ans;
        for(int i=0;i<sz;++i){
            for(int j=0;j<sz;++j){
                ans[i][j]=0;
                for(int k=0;k<sz;++k){
                    ans[i][j]+=mat[i][k]*other[k][j];
                    ans[i][j]%=inf;
                }
            }
        }
        return ans;
    }

    Matrix operator^(ll n){
        Matrix ans(true);
        Matrix tmp = *this;
        while(n>0){
            if(n&1){
                ans = ans*tmp;
            }
            tmp = tmp*tmp;
            n>>=1;
        }
        return ans;
    }

};

Matrix m;

void init(){
    m[0][9]=m[0][33]=1;
    for(int i=1;i<34;++i){
        m[i][i-1]=1;
    }
}

ll slove(ll n){
    if(n<41){
        return 1;
    }
    Matrix t = m^(n-40);
    ll ans = 0;
    for(int i = 0; i < 34; ++i){
        ans += t[0][i];
        ans %= inf;
    }
    return ans;
}

int main(){
    //freopen("/home/lu/code/r.txt","r",stdin);
    //freopen("/home/lu/code/w.txt","w",stdout);
    ll n;
    init();
    while(~scanf("%lld",&n)){
        n*=10;
        printf("%lld\n",slove(n));
    }
    return 0;
}
题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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