HDU 2276 小小矩阵乘法

本文探讨了通过矩阵运算解决数列状态转换问题的方法,详细解释了矩阵乘法、幂运算及其在特定场景下的应用,提供了高效求解的算法实现。

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这些天刷了蛮多的矩阵题,感觉对思维的训练还是很大的,一向不喜欢做题的我这几天被惊奇郭虐菜了...

果断跟进做题!

题目大意:

有一排数列用0,1构成,若当前数的左边为1,则当前数改变状态这样转一圈。为一次。

那我们就可以这么构造矩阵了。

先看这个矩阵:

|010|

|001|=B

|100|

用A=[101]去乘,可见第一列的1与A最后的1有关系,也就是左边为1状态改变的意思。

再多多看看就是了。

然后由于变化与不变化,与自身有关系只要B+E就可以了。

然后矩阵N次幂..... soso.....

Time:62ms 还不错啦...

#include<iostream>
#include<string.h>
#include<cstdio>
using namespace std;

struct node
{	int s[111]; };
struct nodem
{	int m[111][111]; }res,temp;

int n,len;

nodem matriXmult( nodem a,nodem b )
{	nodem c;
	memset( c.m,0,sizeof(c.m) );
	for( int i=0;i<len;i++ )
	for( int k=0;k<len;k++ )
	if( a.m[i][k] )
	for( int j=0;j<len;j++ )
	 	 c.m[i][j]+=a.m[i][k]&b.m[k][j];
 	for( int i=0;i<len;i++ )
	for( int j=0;j<len;j++ )
		 c.m[i][j]=c.m[i][j]&1;
	return c;
}

void matrix_Power()
{	memset( res.m,0,sizeof(res.m) );
 	memset( temp.m,0,sizeof(temp.m) );
 	
 	for( int i=0;i<len;i++ )
 	{	temp.m[i][i]=res.m[i][i]=1,
  		temp.m[i][(i+1)%len]=1;
	}//out(res),out(temp);
 	for( int i=0;n>=(1<<i);i++ )
	{	if( n&(1<<i) )
			res=matriXmult(res,temp);
  	  	temp=matriXmult(temp,temp);
	}
}
  	  	
int main()
{	while( scanf("%d",&n)!=EOF )
 	{	char str[111];
 		scanf( "%s",&str );
	 	len=strlen(str);
	 	node src,dst;
		 for( int i=0;i<len;i++ )
   		 	  src.s[i]=(str[i]=='1')?1:0;
   		 matrix_Power();
   		 //out(res);
   		 memset( dst.s,0,sizeof(dst.s) );
   		 for( int j=0;j<len;j++ )
   		 for( int k=0;k<len;k++ )
   		 	  dst.s[j]+=src.s[k]*res.m[k][j];
   		 for( int i=0;i<len;i++ )
			  printf( "%d",dst.s[i]&1 );
		 printf( "\n" );
  	}
 	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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