hdu 2256 Problem of Precision 矩阵快速幂

本文详细解读了HDOJ2008夏季练习题之一的餐桌晚餐问题,包括输入输出规范、解题思路及代码实现。问题涉及数论与矩阵快速幂的应用。

Problem of Precision

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1057    Accepted Submission(s): 624


Problem Description

 

Input
The first line of input gives the number of cases, T. T test cases follow, each on a separate line. Each test case contains one positive integer n. (1 <= n <= 10^9)
 

Output
For each input case, you should output the answer in one line.
 

Sample Input
  
  
3 1 2 5
 

Sample Output
  
  
9 97 841
 

Source


解法参考 http://blog.youkuaiyun.com/qq_15714857/article/details/47705581

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
using namespace std;
#define mod  1024
struct Node{
    int a[2][2];
    Node(){
        memset(a,0,sizeof(a));
    }
    Node operator * (const Node & b){
        Node c;
        memset(c.a,0,sizeof(c.a));
        for(int i = 0;i < 2; i++)
            for(int j = 0;j < 2; j++)
                for(int k = 0;k < 2; k++)
                    c.a[i][j] = (c.a[i][j]+a[i][k]*b.a[k][j])%mod;
        return c;
    }
};






int main(){
    int t,n;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d",&n);
        Node a,b,c;
        a.a[0][0] = 5;
        a.a[0][1] = 12;
        a.a[1][0] = 2;
        a.a[1][1] = 5;
        b.a[0][0] = 1;
        while(n){
            if(n&1)b = b*a;
            a = a*a;
            n/=2;
        }
        int ans = b.a[0][0]*2-1;
        printf("%d\n",ans%mod);

    }
    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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