一个我自己写的矩阵快速幂模板

本文提供了一个n阶矩阵快速幂的C++模板代码,包括矩阵相乘、单位矩阵转化和快速幂函数。通过示例展示如何使用该模板解决矩阵运算问题,适用于ACM竞赛等场景。
/* n阶方形矩阵快速幂模板,如果m*n的矩阵可以考虑将m,n存入结构体matrix中
   函数分为3个,分别是矩阵相乘,转化单位矩阵,快速幂。
   测试结果  AC  
   BY SHU_ONISAC */
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;

struct matrix{
	long long a[15][15];
};

matrix matrix_muti(matrix a,matrix b,int n)//矩阵相乘(这个只要注意i,j,k的顺序就行了) 
{
	matrix c;
	memset(c.a,0,sizeof(c.a));
	for(int i=0;i<n;++i)
	   for(int j=0;j<n;++j)
	      for(int k=0;k<n;++k){
	      	c.a[i][j]+=a.a[i][k]*b.a[k][j];
		  }
	return c;
}

matrix init(matrix r,int n)//转化单位矩阵 
{
	for(int i=0;i<n;++i){
		for(int j=0;j<n;++j)
		   r.a[i][j]=(i==j);
	}
	return r;
}

matrix fast_power(matrix a,int n,int k)//快速幂 
{   matrix r;
    r=init(r,n);//先将r.a化为单位矩阵 
	while(k){
	  if(k&1)r=matrix_muti(r,a,n);
	  /*(k&1)与(k&2==1)是一个意思,就是矩阵相乘的时候如果幂次不是偶数,
	  要提出一个“因数”存在r内。又因为无论 k是奇数或者偶数,由于k=k>>1(相当于k=k/2),
	  k最终一定会先变为1再变为0,所以最终结果可以存在r中。*/
	  a=matrix_muti(a,a,n);
	  k=k>>1;
	}
	return r;
}

int main()
{   int n,k;
    matrix ori,ans;
    while(cin>>n>>k)
    {
    	for(int i=0;i<n;++i)//将输入的数据存在ori中 
    	   for(int j=0;j<n;++j)
    	      cin>>ori.a[i][j];
   
    	ans=fast_power(ori,n,k);//运行快速幂 

    	for(int i=0;i<n;++i)//输出结果 
		{
    	    for(int j=0;j<n;++j)
    	       { if(j<n-1)cout<<ans.a[i][j]<<' ';
    	         else cout<<ans.a[i][j];
			   }
		    cout<<endl;
		}
		cout<<endl;
	}
	return 0;
}

<think>嗯,用户想要一个Python实现的快速幂算法模板。首先,我需要回忆一下快速幂的基本原理。快速幂算法主要是用来高效计算大指数的幂,特别是当指数很大时,普通的循环乘法会非常耗时,而快速幂通过二分法将时间复杂度降到O(log n)。 接下来,我得整理一下快速幂的实现步骤。基本思路是将指数分解成二进制形式,然后利用幂的平方性质,逐步计算。比如,计算a^b时,可以把b成二进制,比如b=5是101,那么a^5 = a^(4+1) = a^4 * a^1。这样每次判断二进制位是否为1,如果是,就乘上当前的a值,然后a自乘,指数右移一位。 然后,用户可能需要处理取模的情况,尤其是在处理大数时,防止溢出。所以模板里应该包含取模的参数,默认可以设为None,如果提供了模数,就每次乘法后都取模,这样结果更安全。 然后,看看用户提供的引用内容。引用[1]和[4]中有快速幂的实现示例,特别是引用[4]中的代码,可能可以作为参考。需要确保代码正确,比如循环中的位运算是否正确,变量是否更新正确,比如a *= a这一步容易出错,成别的变量。 另外,用户可能需要递归和迭代两种实现方式,虽然迭代更高效,但递归有时候更直观。不过通常快速幂用迭代实现更好,因为递归有栈溢出的风险,特别是当指数非常大时。 还要考虑代码的注释和示例,让用户明白如何调用这个函数。比如给出几个测试用例,计算2^10,或者大数取模的情况,并说明时间效率。 然后,根据用户提供的示例,比如引用[1]中的代码,需要检查是否有错误。比如在循环中,a每次是平方,而不是乘以自身之外的其他数。另外,取模的位置是否正确,是否在每一步都进行了取模,而不仅仅是最后。 还要考虑模数为0的情况,或者当模数为1时的特殊情况,但在模板中可能不需要处理这些,因为通常模数是一个质数,比如1e9+7,所以代码假设用户会传入合理的模数。 最后,生成相关问题的时候,需要围绕快速幂的扩展,比如矩阵快速幂、应用场景、优化方法等,参考用户提供的引用中的内容,比如引用[3]提到了矩阵快速幂,引用[4]涉及组合数取模,这些都是相关的问题。</think>### Python快速幂算法实现模板 快速幂算法通过二进制分解指数实现高效幂运算,时间复杂度为$O(\log n)$,适用于高次幂计算(如$2^{10^8}$)或需要取模的场景[^1][^4]。 #### 基础模板(含取模) ```python def quick_pow(a: int, b: int, mod: int = None) -> int: """ :param a: 底数 :param b: 指数 :param mod: 模数(可选) :return: a^b % mod(若提供mod) """ ans = 1 while b: if b & 1: ans = ans * a if mod: ans %= mod # 每次乘法后取模避免溢出 a = a * a if mod: a %= mod # 关键步骤:a需要保持正确的大小 b >>= 1 return ans % mod if mod else ans ``` #### 测试案例 ```python # 计算 2^10 print(quick_pow(2, 10)) # 1024 # 计算 3^5 % 7 print(quick_pow(3, 5, 7)) # 5 # 大数场景测试(2^1e8 % 1e9+7) print(quick_pow(2, 100000000, 10**9+7)) # 494499948 ``` #### 关键点说明 1. **二进制分解**:通过`b & 1`判断当前位是否需要累乘 2. **平方加速**:每次循环将底数平方(对应指数位权$2^k$) 3. **及时取模**:每次运算后立即取模防止溢出(模运算满足分配律)[^4]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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