矩阵快速幂C++解法

P3390矩阵快速幂原题链接

代码由人类编写,解析由AI deepseek-r1:617B书写
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题目大意

给定一个 n × n n \times n n×n 的矩阵 A A A 和一个整数 k k k,要求计算 A k A^k Ak 并将每个元素对 1 0 9 + 7 10^9+7 109+7 取模后输出。

解题思路

矩阵快速幂是解决此类问题的有效方法。其核心思想与普通快速幂类似,通过将指数 k k k 分解为二进制形式,结合矩阵乘法的结合律,将时间复杂度从 O ( k ) O(k) O(k) 优化至 O ( log ⁡ k ) O(\log k) O(logk),每次矩阵乘法的时间复杂度为 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3),总时间复杂度为 O ( n 3 log ⁡ k ) O(n^3 \log k) O(n3logk)

具体步骤如下:

  1. 初始化单位矩阵:单位矩阵是矩阵乘法的单位元,即 A 0 = I A^0 = I A0=I
  2. 快速幂分解:将指数 k k k 转换为二进制,逐位处理。若当前二进制位为 1,则将当前基矩阵乘到结果矩阵中。
  3. 矩阵乘法:实现矩阵乘法时,需注意取模操作以防止数值溢出。

代码解析

  • 矩阵结构体 Mat:使用二维 vector 存储矩阵元素,并重载乘法运算符 * 实现矩阵乘法。
  • 快速幂函数 mfp:通过二进制分解指数,结合快速幂算法高效计算矩阵幂。
  • 输入输出处理:使用函数 fnn 简化矩阵的输入和输出操作。

复杂度分析

  • 时间复杂度:矩阵乘法复杂度为 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3),快速幂过程需要 O ( log ⁡ k ) O(\log k) O(logk) 次乘法,总时间复杂度为 O ( n 3 log ⁡ k ) O(n^3 \log k) O(n3logk)
  • 空间复杂度:存储矩阵需要 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 空间。

注意事项

  • 取模操作:每次矩阵乘法运算后均需对结果取模,避免中间结果溢出。
  • 单位矩阵初始化:当 k = 0 k=0 k=0 时,结果为单位矩阵。
  • 索引处理:矩阵行列索引从 1 开始,便于理解和操作。

示例代码解析

#include <cstdint>
#include <functional>
#include <iostream>
#include <vector>


using ll = int64_t;

const ll p = 1e9+7;
template<class T>
T input(){
    T t;
    std::cin>>t;
    return t;
}
ll n=input<ll>(),k=input<ll>();
void fnn(std::function<void(ll,ll)> func,std::function<void()> f = [](){}){
    for(ll i=1;i<=n;i++){
        for(ll j=1;j<=n;j++){
            func(i,j);
        }
        f();
    }
}
struct Mat{
    std::vector<std::vector<ll>> vec;
    Mat():vec(n+1,std::vector<ll>(n+1,0)){

    }
    Mat&setid(){
        for(ll i=1;i<=n;i++){
            vec[i][i]=1;
        }
        return *this;
    }
    Mat operator*(Mat&that){
        Mat res;
        for(ll i=1;i<=n;i++){
            for(ll j=1;j<=n;j++){
                for(ll k=1;k<=n;k++){
                    res.vec[i][j] = (res.vec[i][j] + vec[i][k]*that.vec[k][j]%p)%p;
                }
            }
        }
        return res;
    }
};


Mat a;
Mat mfp(){
    Mat res;
    res.setid();
    while(k){
        if(k&1)res=res*a;
        a=a*a;
        k/=2;
    }
    return res;
}

int main(){
    fnn([&](ll i,ll j){
        std::cin>>a.vec[i][j];
    });
    const Mat res = mfp();
    fnn([&](ll i,ll j){
        std::cout<<res.vec[i][j]<<' ';
    },[](){
        std::cout<<'\n';
    });
}

关键点解释

  • 矩阵乘法:三重循环实现行、列、中间变量的累加,并取模。
  • 快速幂:通过位运算分解指数,每次迭代将基矩阵平方,根据当前二进制位决定是否累乘到结果中。
  • 输入输出:从标准输入读取矩阵,计算结果后按行输出。
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