HDU1005(矩阵快速幂)

本文介绍了一种高效计算特定递推数列f(n)的方法,该数列定义为f(1)=1,f(2)=1,f(n)=(A*f(n-1)+B*f(n-2))mod7。通过矩阵快速幂算法,文章展示了如何处理大规模输入n时的计算问题,并给出了具体的C++代码实现。

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Description

A number sequence is defined as follows:

f(1) = 1, f(2) = 1, f(n) = (A * f(n - 1) + B * f(n - 2)) mod 7.

Given A, B, and n, you are to calculate the value of f(n).

Input

The input consists of multiple test cases. Each test case contains 3 integers A, B and n on a single line (1 <= A, B <= 1000, 1 <= n <= 100,000,000). Three zeros signal the end of input and this test case is not to be processed.

Output

For each test case, print the value of f(n) on a single line.

Sample Input

1 1 3
1 2 10
0 0 0

Sample Output

2
5

Fn+3        Fn+2               Fn+2        Fn+1            a        1

                                 =                                      *

Fn+2        Fn+1               Fn+1        Fn                 b        0


#include<cstdio>
using namespace std;
int n,a,b;
struct Matrix
{
    int m[2][2];
    void init()
    {
        m[0][0]=a;
        m[0][1]=1;
        m[1][0]=b;
        m[1][1]=0;
    }
    void init0()
    {
        m[0][0]=a+b;
        m[0][1]=1;
        m[1][0]=1;
        m[1][1]=1;
    }
    void init2()
    {
        m[0][0]=1;
        m[0][1]=0;
        m[1][0]=0;
        m[1][1]=1;
    }
};
Matrix multiply(Matrix x,Matrix y)
{
    Matrix res;
    for (int i = 0 ;i < 2; i++)
    {
        for (int j = 0 ;j < 2 ;j++)
        {
            res.m[i][j] = 0;
            for (int k = 0 ;k < 2 ;k++)
                res.m[i][j] += (x.m[i][k] * y.m[k][j]);
            res.m[i][j] %= 7;
        }
    }
    return res;
}
Matrix quickpow(Matrix s,int k)
{
    Matrix res;
    res.init2();
    while(k)
    {
        if(k&1)
            res = multiply(res ,s);
        k >>= 1;
        s = multiply(s ,s);
    }
    return res;
}
int main()
{
    while (scanf("%d%d%d",&a,&b,&n)&&(a||b||n))
    {
        if(n==1||n==2)
        {
            printf("1\n");
            continue;
        }
        Matrix ans;
        ans.init0();
        Matrix t;
        t.init();
        ans = multiply(ans ,quickpow(t ,n-2));
        printf("%d\n",ans.m[0][1] % 7);
    }
    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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