Tr A 矩阵快速幂 (HDU 1575)

本文讲解了一种解决矩阵快速幂问题的方法,通过矩阵相乘和快速幂算法计算矩阵A的k次幂,再求其对角线元素之和并取模9973。文章详细解释了矩阵相乘原理及快速幂实现过程。

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Tr A

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Problem Description

A为一个方阵,则Tr A表示A的迹(就是主对角线上各项的和),现要求Tr(A^k)%9973。

 

 

Input

数据的第一行是一个T,表示有T组数据。
每组数据的第一行有n(2 <= n <= 10)和k(2 <= k < 10^9)两个数据。接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[0,9],表示方阵A的内容。

 

 

Output

对应每组数据,输出Tr(A^k)%9973。

 

 

Sample Input

 

2 2 2 1 0 0 1 3 99999999 1 2 3 4 5 6 7 8 9

 

 

Sample Output

 

2 2686

 

 

Author

xhd

 

 

Source

HDU 2007-1 Programming Contest

 

1.题目含义:已经知道矩阵A ,现在要求A^k矩阵对角线上的和,且取余9973

2.题目分析:就是裸矩快速幂提题,有两个重点,一是矩阵相乘,二是快速幂。

2.1 矩阵相乘(原则:只有当A矩阵的行数等于B矩阵的列数的时候,才可以做乘法运算。)

      A(的列)*B(的行)

	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			for(int k=0;k<n;k++)
			{
				ab[i][j]=(ab[i][j]+a[i][k]*b[k][j])%mod;
			}
		}
	}

2.2快速幂部分:

while(k)
	{
		if(k&1)  cheng(center,a);
		k=k/2;
		cheng(a,a);
	}

3.代码: 

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
#define mod 9973
int t,n,k;
int num[11][11];
void cheng(int a[][11],int b[][11])
{
	int ab[11][11];
	memset(ab,0,sizeof(ab));
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			for(int k=0;k<n;k++)
			{
				ab[i][j]=(ab[i][j]+a[i][k]*b[k][j])%mod;
			}
		}
	}
	for(int i=0;i<n;i++)
	for(int j=0;j<n;j++)
	a[i][j]=ab[i][j];
}
void kusumi(int a[][11])
{
	int center[11][11];
	for(int i=0;i<11;i++)
	{
		for(int j=0;j<11;j++)
		{
			if(i==j) center[i][j]=1;
			else center[i][j]=0;
		}
	}
	while(k)
	{
		if(k&1)  cheng(center,a);
		k=k/2;
		cheng(a,a);
	}
	for(int i=0;i<n;i++)
	for(int j=0;j<n;j++)
	   a[i][j]=center[i][j];
}
int main()
{

	cin>>t;
	while(t--)
	{
		cin>>n>>k;
		for(int i=0;i<n;i++)
		for(int j=0;j<n;j++)
		   cin>>num[i][j];
		kusumi(num);
		int ans=0;
		for(int i=0;i<n;i++)
		   ans=(ans+num[i][i])%mod;
		cout<<ans<<endl;
	}
	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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