【模板】矩阵加速(数列)

题目描述
a[1]=a[2]=a[3]=1

a[x]=a[x-3]+a[x-1] (x>3)

求a数列的第n项对1000000007(10^9+7)取余的值。

输入格式
第一行一个整数T,表示询问个数。

以下T行,每行一个正整数n。

输出格式
每行输出一个非负整数表示答案。

输入输出样例
输入 #1
3
6
8
10

输出 #1
4
9
19
说明/提示
对于30%的数据 n<=100;
对于60%的数据 n<=2 * 10 ^ 7;
对于100%的数据 T<=100,n<=2 * 10^9;

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分析
在这里插入图片描述

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程序:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;

long long mo=1000000007,ans[3][3],a[3][3];

void jzcf(long long x[3][3],long long y[3][3])
{
	long long t[3][3];
	memset(t,0,sizeof(t));
	for (int i=0;i<=2;i++)
		for (int j=0;j<=2;j++)
			for (int k=0;k<=2;k++)
				t[i][j]=((long long)x[i][k]*y[k][j]%mo+t[i][j]+mo)%mo;
	for (int i=0;i<=2;i++)
		for (int j=0;j<=2;j++)
			x[i][j]=t[i][j];
}

int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while (t--)
	{
		long long n;
		scanf("%lld",&n);
		if (n<=3)
		{
			printf("1\n");
			continue;
		}
		memset(ans,0,sizeof(ans));
		memset(a,0,sizeof(a));
		ans[0][0]=a[0][0]=1;ans[0][1]=a[0][1]=0;ans[0][2]=a[0][2]=1;
		ans[1][0]=a[1][0]=1;ans[1][1]=a[1][1]=0;ans[1][2]=a[1][2]=0;
		ans[2][0]=a[2][0]=0;ans[2][1]=a[2][1]=1;ans[2][2]=a[2][2]=0;
		n--;
		while (n!=0)
		{
			if (n&1) jzcf(ans,a);
			jzcf(a,a);
			n>>=1;
		}
		printf("%lld\n",(ans[1][0]+mo)%mo);
	}
	return 0;
}
### 矩阵快速幂算法的实现 矩阵快速幂是一种高效的算法,用于计算矩阵的高次幂。它基于分治的思想以及矩阵乘法的结合律来降低时间复杂度。以下是矩阵快速幂的一个通用代码模板: #### Python 实现 ```python import numpy as np def matrix_multiply(A, B, mod=None): """矩阵相乘""" rows_A, cols_A = len(A), len(A[0]) rows_B, cols_B = len(B), len(B[0]) if cols_A != rows_B: raise ValueError("无法进行矩阵乘法") result = [[0 for _ in range(cols_B)] for __ in range(rows_A)] for i in range(rows_A): for j in range(cols_B): temp_sum = 0 for k in range(cols_A): temp_sum += A[i][k] * B[k][j] if mod is not None: temp_sum %= mod result[i][j] = temp_sum return result def matrix_power(matrix, n, mod=None): """矩阵快速幂""" size = len(matrix) identity_matrix = [[int(i == j) for j in range(size)] for i in range(size)] result = identity_matrix base = matrix while n > 0: if n % 2 == 1: result = matrix_multiply(result, base, mod=mod) base = matrix_multiply(base, base, mod=mod) n //= 2 return result ``` 上述代码实现了两个核心函数: - `matrix_multiply`:完成两个矩阵之间的乘法操作,并支持模运算[^1]。 - `matrix_power`:通过快速幂的方式高效地计算矩阵的高次幂。 #### C++ 实现 对于更注重性能的语言如C++,也可以提供类似的实现方式: ```cpp #include <vector> using namespace std; // 定义矩阵大小和取模值 const int MOD = 1e9 + 7; typedef vector<vector<long long>> Matrix; Matrix multiply(const Matrix &A, const Matrix &B){ int r = A.size(), c = B[0].size(); Matrix C(r, vector<long long>(c, 0)); for(int i = 0;i < r;i++) { for(int j = 0;j < c;j++) { for(int k = 0;k < (int)B.size();k++) { C[i][j] = (C[i][j] + A[i][k]*B[k][j])%MOD; } } } return C; } Matrix power(Matrix base, long long exp){ int sz = base.size(); Matrix res(sz, vector<long long>(sz, 0)); // 单位矩阵初始化 for(int i = 0;i < sz;i++) res[i][i] = 1; while(exp > 0){ if(exp & 1){ // 如果当前指数为奇数 res = multiply(res, base); } base = multiply(base, base); // 平方更新基底 exp >>= 1; // 右移一位相当于除以2 } return res; } ``` 以上代码同样包含了两部分功能: - `multiply` 函数负责执行矩阵间的乘法并处理大整数溢出问题[^4]。 - `power` 函数则采用快速幂的方法加速矩阵幂次的计算。 #### 应用实例——斐波那契数列 假设我们需要使用矩阵快速幂求解第 \(n\) 项斐波那契数列,则可以通过如下构造矩阵来进行计算: \[ M = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix}, V_0 = \begin{bmatrix} F(1)\\ F(0) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1\\ 0 \end{bmatrix}. \] 那么有 \(\text{{result}} = M^{n-1} \times V_0\) 表示最终的结果向量[^3]。 --- ###
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