【洛谷P3216】【BZOJ2326】数学作业【矩阵乘法】

本文介绍了一种解决大数取模问题的有效算法——矩阵快速幂。通过将问题转化为矩阵运算,利用快速幂的思想,可以高效求解123...n % m的问题,适用于n ≤ 10^18的数据范围。文章详细解析了算法思路,包括如何计算不同位数的数值,以及在长整型乘法中避免溢出的方法。

题目大意:

题目链接:
洛谷:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3216
Bzoj:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2326
123... n ‾   %   m \overline{123...n}\ \%\ m 123...n % m


思路:

这种矩阵乘法的题目一看 n ≤ 1 0 18 n\leq 10^{18} n1018的数据范围就明显地提示了算法。。。
思路还是很简单的。对于任意的 f [ i ] f[i] f[i]表示 123... i ‾   %   m \overline{123...i}\ \%\ m 123...i % m f [ i + 1 ] f[i+1] f[i+1]显然等于
( f [ i ] × c n t + i + 1 )   %   m (f[i]\times cnt+i+1)\ \%\ m (f[i]×cnt+i+1) % m
其中 c n t cnt cnt表示 i + 1 i+1 i+1的位数。
显然,对于任意不同位数的 i i i,需要分开来矩乘。
在这里插入图片描述

注意 l o n g   l o n g × l o n g   l o n g long\ long\times long\ long long long×long long可能会爆炸。
时间复杂度 O ( l o g   n ) O(log\ n) O(log n)


代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;

ll n,k,MOD,f[4],a[4][4];

void mul(ll f[4],ll a[4][4])
{
	ll c[4]={0,0,0,0};
	for (int i=1;i<=3;i++)
		for (int j=1;j<=3;j++)
			c[i]=(c[i]+f[j]*a[i][j])%MOD;
	memcpy(f,c,sizeof(c)); 
}

void mulself(ll a[4][4])
{
	ll c[4][4];
	memset(c,0,sizeof(c));
	for (int i=1;i<=3;i++)
		for (int j=1;j<=3;j++)
			for (int k=1;k<=3;k++)
				c[i][j]=(c[i][j]+a[i][k]*a[k][j])%MOD;
	memcpy(a,c,sizeof(c)); 
}

int  main()
{
	scanf("%lld%lld",&n,&MOD);
	f[1]=0,f[2]=0,f[3]=1;
	for (ll m=1;m<=n;m*=10)
	{
		if (m>n/10) k=n-m+1;  //这个位数要矩乘的次数
			else k=m*9;
		a[1][1]=1; a[1][2]=0; a[1][3]=1;
		a[2][1]=1; a[2][2]=m*10%MOD; a[2][3]=1;
		a[3][1]=0; a[3][2]=0; a[3][3]=1;  //重置a数组
		while (k)
		{
			if (k&1) mul(f,a);
			mulself(a);
			k>>=1;
		}	
	}
	printf("%lld",f[2]);
	return 0;
}
混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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