poj 3233 Matrix Power Series(矩阵里面的元素也是矩阵)

本文介绍了一种解决矩阵幂级数求和问题的方法,即给定一个n×n矩阵A和正整数k,计算从A到Ak的所有矩阵幂的和。文章提供了一个高效的算法实现,并附带了完整的C++代码。

Matrix Power Series
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Description

Given a n × n matrix A and a positive integer k, find the sum S = A + A2 + A3 + … + Ak.

Input

The input contains exactly one test case. The first line of input contains three positive integers n (n ≤ 30), k (k ≤ 109) and m (m < 104). Then follow n lines each containing n nonnegative integers below 32,768, giving A’s elements in row-major order.

Output

Output the elements of S modulo m in the same way as A is given.

Sample Input

2 2 4
0 1
1 1

Sample Output

1 2
2 3

这个题通过观察很容易看出一个式子 S[k]=A+A*S[k-1]

由此可以推出

  S[k-1] 1 *   A 0 = S[k] 1 (1表示单位矩阵 任何矩阵乘单位矩阵为本身)

A 1

虽然 A是 矩阵但是没关系

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<queue>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll n,mod,k;
struct node1  //矩阵里面的矩阵
{
    ll a[31][31];
    node1()
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
    }
};
node1 operator *(node1 a,node1 b)
{
    node1 ans;
    for(int i=0;i<n;i++)
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            for(int k=0;k<n;k++)
                ans.a[i][j]=ans.a[i][j]+a.a[i][k]*b.a[k][j];
            ans.a[i][j]=ans.a[i][j]%mod;
        }
    return ans;
}
node1 operator +(node1 a,node1 b)
{
    node1 ans;
    for(int i=0;i<n;i++)
        for(int j=0;j<n;j++)
           ans.a[i][j]=a.a[i][j]+b.a[i][j];
        return ans;
}
struct node2
{
    node1 b[2][2]; 
}A,B;
node2 operator *(node2 a,node2 b)
{
     node2 ans;
    for(int i=0;i<2;i++)
        for(int j=0;j<2;j++)
            for(int k=0;k<2;k++)
                ans.b[i][j]=ans.b[i][j]+a.b[i][k]*b.b[k][j];
    return ans;
}
void aa(ll x)
{
  node2 ans=A,p=B;
  while(x)
  {
      if(x&1)
        ans=ans*p;
      p=p*p;
      x=x/2;
  }
  for(int i=0;i<n;i++)
  {
      for(int j=0;j<n;j++)
      {
          printf("%lld",(ans.b[0][0].a[i][j]%mod+mod)%mod);
          if(j!=n-1)
            printf(" ");
      }
      printf("\n");
  }
}
int main()
{
    scanf("%lld%lld%lld",&n,&k,&mod);
    for(int i=0;i<n;i++)
        for(int j=0;j<n;j++)
          scanf("%lld",&A.b[0][0].a[i][j]);
     for(int i=0;i<n;i++)
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            if(i==j)
             A.b[0][1].a[i][j]=1;
            else
             A.b[0][1].a[i][j]=0;
        }
     for(int i=0;i<n;i++)
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            B.b[0][0].a[i][j]=A.b[0][0].a[i][j];
            B.b[1][0].a[i][j]=A.b[0][0].a[i][j];
            B.b[0][1].a[i][j]=0;
            if(i==j)
             B.b[1][1].a[i][j]=1;
            else
             B.b[1][1].a[i][j]=0;
        }
     aa(k-1);
}





以下是Java解决POJ3233矩阵幂序列问题的代码和解释: ```java import java.util.Scanner; public class Main { static int n, k, m; static int[][] A, E; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); k = sc.nextInt(); m = sc.nextInt(); A = new int[n][n]; E = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { A[i][j] = sc.nextInt() % m; E[i][j] = (i == j) ? 1 : 0; } } int[][] res = matrixPow(A, k); int[][] ans = matrixAdd(res, E); printMatrix(ans); } // 矩阵乘法 public static int[][] matrixMul(int[][] a, int[][] b) { int[][] c = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { for (int k = 0; k < n; k++) { c[i][j] = (c[i][j] + a[i][k] * b[k][j]) % m; } } } return c; } // 矩阵快速幂 public static int[][] matrixPow(int[][] a, int b) { int[][] res = E; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) { res = matrixMul(res, a); } a = matrixMul(a, a); b >>= 1; } return res; } // 矩阵加法 public static int[][] matrixAdd(int[][] a, int[][] b) { int[][] c = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { c[i][j] = (a[i][j] + b[i][j]) % m; } } return c; } // 输出矩阵 public static void printMatrix(int[][] a) { for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { System.out.print(a[i][j] + " "); } System.out.println(); } } } ``` 解释: 1. 首先读入输入的n、k、m和矩阵A,同时初始化单位矩阵E。 2. 然后调用matrixPow函数求出A的k次幂矩阵res。 3. 最后将res和E相加得到结果ans,并输出。 4. matrixMul函数实现矩阵乘法,matrixPow函数实现矩阵快速幂,matrixAdd函数实现矩阵加法,printMatrix函数实现输出矩阵
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