HDU1575[矩阵快速幂]模板

本文介绍了一种使用矩阵快速幂算法解决特定问题的方法。给定矩阵A和幂次k,通过编写Multi函数进行矩阵乘法,并利用Power函数计算矩阵A的k次幂,最后输出对角线元素之和的模。

hdu1575

题目大意:给定一个矩阵A,给定一个幂次k,计算出矩阵A的k次幂,然后计算出对角线之和sum,再对sum取模(mod)。写一个Multi函数计算矩阵的k次幂,写一个Power函数利用矩阵快速幂来计算。

此题可作为模板。

代码实现:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#define M 16
#define Mod 9973
using namespace std;

int n;

struct Matrix
{
    int val[M][M];
}a, per;

Matrix Multi(Matrix x, Matrix y)
{
    Matrix z;
    for(int i =0; i<n; i++){
        for(int j =0; j<n; j++){
            z.val[i][j] = 0;
            for(int k =0; k<n; k++){
                z.val[i][j] = z.val[i][j] + (x.val[i][k]*y.val[k][j])%Mod;
            }
                z.val[i][j] %= Mod;
        }
    }
    return z;
}

int Power(int k)
{
    Matrix p = a;
    Matrix res = per;
    int sum = 0;
    while(k){
        if(k & 1) res = Multi(res, p);//相当于if(k%2==1) 将k转换为二进制,只要最右端为1,该语句为真
        k /= 2;
        p = Multi(p, p);
    }

    for(int i =0; i<n; i++){
        sum = (sum + res.val[i][i])%Mod;
        }
        return sum;
}

int main()
{
    int t, k;
    scanf("%d", &t);
    while(t--){
        scanf("%d%d", &n, &k);
        for(int i =0; i<n; i++){
            for(int j=0; j<n; j++){
                scanf("%d", &a.val[i][j]);
                a.val[i][j] = a.val[i][j]%Mod;
                per.val[i][j] = (i==j)?1: 0;
            }
        }
        int ans = Power(k);
        printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}


标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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