[BZOJ2875]NOI2012随机数生成器|矩阵乘法

本文介绍了如何利用快速乘法和矩阵乘法解决等比数列求解问题,避免了直接使用等比数列公式可能导致的模数为合数情况下的复杂性。通过快速乘法优化计算过程,确保了求解效率,并在代码实现中详细展示了关键步骤。

  一开始想用等比数列公式搞,但是模数可能为合数。。然后裸上矩乘,注意要用快速乘要不然会爆long long。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<memory.h>
#define ll long long
using namespace std;
ll m,a,c,x0,n,g,an;
struct ju{
    ll a[2][2];
    int n,m;
}ans,t;
ll mul(ll a,ll b)
{
    if (b>a) swap(a,b);
    if (b==0) return 0ll;
    ll c=mul(a,b/2);
    c=(c+c)%m;
    if (b%2==1) c=(c+a)%m;
    return c;
}
ju operator*(ju a,ju b)
{
    ju ans;
    memset(ans.a,0,sizeof(ans.a));
    ans.n=a.n;ans.m=b.m;
    for (int i=0;i<a.n;i++)
        for (int j=0;j<b.n;j++)
            for (int k=0;k<b.m;k++)
                ans.a[i][k]=(ans.a[i][k]+mul(a.a[i][j],b.a[j][k]))%m;
    return ans;
}
ju pow(ju a,ll b)
{
    if (b==1) return a;
    ju c=pow(a,b/2);
    c=c*c;
    if (b%2==1) c=c*a;
    return c;
}
int main()
{
    scanf("%lld%lld%lld%lld%lld%lld",&m,&a,&c,&x0,&n,&g);
    t.a[0][0]=1ll;t.a[0][1]=0ll;t.a[1][0]=1ll;t.a[1][1]=a;t.n=2;t.m=2;
    ans.a[0][0]=c;ans.a[1][0]=x0;ans.n=2;ans.m=1;
    ans=pow(t,n)*ans;
    cout<<ans.a[1][0]%g;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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