c++求行列式的值(全排列法)

本文介绍了一种使用全排列方法来计算行列式的值的算法,并通过递归实现了全排列的过程。具体步骤包括计算逆序数以确定符号,以及通过递归调用实现所有可能的元素排列。

用全排列的方式求行列式的值,递归体现在全排列中,上代码

f函数是求行列式的值

​
#include<iostream>
#define iIN(x,y) for(int i=x;i<y;i++)
#define jIN(x,y) for(int j=x;j<y;j++)
using namespace std;
int get_ni(int a[],int length) //得到序列a的逆
{
    int res=0;
    iIN(1,length)
    {
        jIN(0,i)
        {
            if(a[j]>a[i])res++;
        }
    }
    return res;
}
void all_sort(int a[],int now,int length,int(*metrix)[10],int &res)
{
    if(now==length-1)
    {
        int ji=1;
        for(int i=0;i<length;i++)
        {
            ji*=metrix[i][a[i]];
        }
        if(get_ni(a,length)%2==0)res+=ji;
        else res-=ji;

    }
    for(int i=now;i<length;i++)//a[now]与a[i]作交换
    {
        swap(a[now],a[i]);
        all_sort(a,now+1,length,metrix,res);
        swap(a[now],a[i]);
    }
}
int f(int (*metrix)[10],int x) //metrix代表二维数组
{
    //求行列式a(x行x列)值
    //算法是 sum{ (-1)^t a[0][p1]*a[1][p2]*a[2][p3]* ...... }
    //t是p1 p2 p3的逆序数
    int res=0;
    int* L=new int[x];
    iIN(0,x)
    {
        L[i]=i;
    }
    all_sort(L,0,x,metrix,res);
    delete []L;
    cout<<res<<endl;
}
int main()
{
    int a[4][10]={{3,1,1,1},{1,3,1,1},{1,1,3,1},{1,1,1,3}};
    f(a,4);
    return 0;
}

​

<think>好的,我需要帮助用户了解如何用C++实现行列式的定义计算。首先,我得回忆行列式的定义方行列式的定义涉及到全排列、逆序数和元素的乘积之和。用户提供的引用内容提到需要处理这三个部分,特别是全排列的生成、逆序数的计算以及累加乘积。 首先,我得考虑如何生成全排列C++标准库中有next_permutation函数,可以生成数组的下一个排列。这应该可以用来遍历所有可能的排列,即j1, j2, ..., jn。然后,对于每个排列,计算它的逆序数r,这可以通过比较元素对来判断是否有逆序,并累加总数。 接下来,用户提供的代码框架已经有了输入部分,但缺少计算行列式的核心逻辑。需要补充这部分。具体来说,对于每个排列,需要计算符(由逆序数的奇偶性决定)和对应元素的乘积,然后将所有这样的项相加。 但全排列的生成可能会遇到性能问题,因为n!的复杂度很高。不过用户可能只是需要实现定义,不管效率如何,所以可以暂时忽略优化问题。 然后,逆序数的计算需要正确实现。对于每个排列,遍历所有元素对,统计有多少对是逆序的。例如,排列[2,1,3]的逆序数是1,因为2和1是逆序的。 接下来,乘积部分需要将矩阵中对应位置的元素相乘,即对于排列cols,遍历每一行i,取第i行第cols[i]列的元素,然后相乘。 将这些部分整合到代码中。首先,在输入完成后,生成0到n-1的初始排列,然后使用next_permutation遍历所有排列。对于每个排列,计算逆序数,确定符,然后计算乘积,并累加到结果中。 需要注意的是,初始排列应该是按顺序排列的,比如0,1,2,...n-1,然后每次生成下一个排列。每次生成排列后,计算逆序数。符(-1)的逆序数次方,即如果逆序数是偶数则为正,奇数则为负。 另外,用户引用的代码中提到了阶数限制为10,但实际应用中n!增长很快,可能只能处理较小的n,比如n<=10,否则计算时间会很长。 还需要处理逆序数计算的正确性。测试一下逆序数函数是否正确,例如排列[1,0]的逆序数应该是1,符为-1。 最后,将所有部分组合到代码中,并测试是否正确。例如,一个2x2矩阵,行列式应该是a*d - b*c,代码是否能够正确计算。 此外,用户提供的引用提到在C++中pow函数的使用,但在这里符的计算可以用更高效的方式,比如根据逆序数的奇偶性判断符,而不是调用pow函数,因为(-1)^r可以通过r%2来判断,这样更高效。 总结步骤: 1. 输入矩阵的阶数和元素。 2. 生成所有可能的列排列。 3. 对每个排列计算逆序数r。 4. 计算符sign = (r % 2 == 0) ? 1 : -1。 5. 计算该排列下元素的乘积product。 6. 将sign * product累加到行列式结果中。 7. 输出结果。 现在需要将这些步骤转化为C++代码。使用next_permutation时需要注意,初始数组必须是排序好的,并且每次生成下一个排列。需要生成所有可能的排列,包括初始排列本身。 例如,对于n=3,初始排列是{0,1,2},然后调用next_permutation直到返回false。 在代码中,初始化一个数组cols,元素从0到n-1,然后使用do-while循环处理每个排列。 逆序数的计算可以通过双重循环,比较每一对元素的大小,统计逆序次数。 乘积的计算是遍历每一行i,取arr[i][cols[i]],然后将这些元素相乘。 最后将所有项相加得到行列式。 需要注意的是数据类型,如果行列式的元素是整数,结果可能很大,所以应该使用long long或者double类型存储结果。 现在将这些整合到用户提供的代码框架中,并测试是否正确。</think>### C++实现行列式定义计算步骤解析 #### 一、算原理 行列式定义计算公式为: $$ \det(A) = \sum_{\sigma \in S_n} \text{sgn}(\sigma) \prod_{i=1}^n a_{i,\sigma(i)} $$ 其中: - $S_n$ 表示所有 $n$ 阶排列的集合 - $\text{sgn}(\sigma)$ 是排列 $\sigma$ 的符(逆序数的奇偶性决定)[^3] #### 二、关键实现步骤 1. **全排列生成**:使用 `next_permutation` 生成所有列索引排列 2. **逆序数计算**:统计每个排列的逆序对数量 3. **乘积累加**:计算每个排列对应元素的乘积,并根据符累加到结果 #### 三、完整代码实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> // next_permutation using namespace std; // 计算排列的逆序数 int countInversions(vector<int>& arr) { int count = 0; for (int i = 0; i < arr.size(); ++i) { for (int j = i + 1; j < arr.size(); ++j) { if (arr[i] > arr[j]) ++count; } } return count; } int main() { const int MAX_ORDER = 10; int n, sign; long long det = 0; int matrix[MAX_ORDER][MAX_ORDER]; cout << "请输入行列式阶数 (1-" << MAX_ORDER << "): "; cin >> n; // 输入矩阵元素 for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { cout << "a" << i+1 << j+1 << " = "; cin >> matrix[i][j]; } } // 生成初始列索引排列 vector<int> cols(n); for (int i = 0; i < n; ++i) cols[i] = i; // 遍历所有排列 do { // 计算符 int inversions = countInversions(cols); sign = (inversions % 2 == 0) ? 1 : -1; // 计算乘积 long long product = 1; for (int i = 0; i < n; ++i) { product *= matrix[i][cols[i]]; } det += sign * product; } while (next_permutation(cols.begin(), cols.end())); cout << "行列式: " << det << endl; return 0; } ``` #### 四、算分析 1. **时间复杂度**:$O(n! \cdot n^2)$ - 全排列数量:$n!$ - 单次排列计算:$O(n^2)$(逆序数计算+元素相乘) 2. **空间复杂度**:$O(n^2)$(存储矩阵) #### 五、测试样例 输入2阶行列式: ``` 1 2 3 4 ``` 计算过程: - 排列(0,1):逆序数0,乘积1×4=4 - 排列(1,0):逆序数1,乘积2×3=6 结果:$4 - 6 = -2$,与公式 $ad - bc$ 一致
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