POJ 3070 矩阵快速幂

本文介绍了一种利用矩阵快速幂的方法来高效计算斐波那契数列第N项的值,并通过C++代码实现了该算法。具体地,文章首先定义了一个特定的2x2矩阵,然后通过快速幂运算避免了重复计算,显著提高了求解效率。
//{
//1,1
//
//1,0
//}
//
///这个矩阵自乘n次。连续自乘n次的话就没意思了,那还不如直接上Fibonacci递推公式呢。
///矩阵的魅力就在于它可以上快速幂。因为矩阵乘法满足结合律么……
///注意取模

#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <iostream>
using namespace std;

int N;

struct matrix///定义数组
{
       int a[2][2];
}origin,res;


matrix multiply(matrix x,matrix y)///正常的矩阵相乘。
{
       matrix temp;
       memset(temp.a,0,sizeof(temp.a));
       for(int i=0;i<2;i++)
       {
               for(int j=0;j<2;j++)
               {
                       for(int k=0;k<2;k++)
                       {
                               temp.a[i][j]+=x.a[i][k]*y.a[k][j]%10000;
                               temp.a[i][j]%=10000;
                       }
               }
       }
       return temp;
}

void init()
{
     origin.a[0][0]=1;
     origin.a[0][1]=1;
     origin.a[1][0]=1;
     origin.a[1][1]=0;
     memset(res.a,0,sizeof(res.a));
     res.a[0][0]=res.a[1][1]=1;                  //将res.a初始化为单位矩阵
}

void calc(int n)
{
     while(n)///把n分解成二进制
     {
             if(n&1)
                    res=multiply(res,origin);
             n>>=1;
             origin=multiply(origin,origin);///origin, A的平方,A的四次方,A的8次方。
     }

    printf("%d\n",res.a[0][1]%10000);
}
///话说这么简单的模板真的可以么???= =
int main()
{

    while(scanf("%d",&N)!=EOF)
    {
        if(N==-1) break;
            init();
            calc(N);
    }
    return 0;
}

### 关于POJ 1995问题的快速幂C++实现 对于POJ 1995问题,其核心在于通过矩阵快速幂算法高效解决大规模数据下的指数运算。以下是基于引用材料中的相关内容构建的一个完整的解决方案。 #### 矩阵快速幂的核心逻辑 矩阵快速幂是一种高效的计算方式,在处理线性递推关系时尤为有效。例如斐波那契数列可以通过构造特定的转移矩阵来加速计算[^4]。具体来说,给定一个初始状态向量和一个转移矩阵,经过若干次幂运算后可获得目标状态。 以下是一个通用的矩阵快速幂模板: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 2; // 定义矩阵大小 struct Matrix { long long m[N][N]; }; // 矩阵乘法函数 Matrix multiply(const Matrix& a, const Matrix& b) { Matrix c; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { c.m[i][j] = 0; for (int k = 0; k < N; ++k) { c.m[i][j] += a.m[i][k] * b.m[k][j]; c.m[i][j] %= 10000; // 取模操作 } } } return c; } // 快速幂函数 Matrix fastPower(Matrix base, long long exp) { Matrix result; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { result.m[i][j] = (i == j); } } while (exp > 0) { if (exp % 2 == 1) { result = multiply(result, base); } base = multiply(base, base); exp /= 2; } return result; } int main() { long long n; cin >> n; // 初始化转移矩阵 Matrix trans; trans.m[0][0] = 0; trans.m[0][1] = 1; trans.m[1][0] = 1; trans.m[1][1] = 1; // 计算结果矩阵 if (n == 0 || n == 1) { cout << 1 << endl; } else { Matrix res = fastPower(trans, n - 1); // 初始状态向量 long long fib_prev = 1; long long fib_curr = 1; // 输出结果 cout << (res.m[0][0] * fib_prev + res.m[0][1] * fib_curr) % 10000 << endl; } return 0; } ``` 此代码实现了针对斐波那契数列的大规模项求解功能,并采用了取模`%10000`的操作以满足题目需求。其中的关键部分包括矩阵乘法、快速幂以及状态转移的设计[^3]。 #### 特殊注意点 在实际提交过程中需要注意以下几个方面: - **大数组定义**:如果涉及更大的矩阵或者更复杂的动态规划表,则需特别留意内存分配的位置及其范围限制[^2]。 - **时间复杂度控制**:尽管快速幂本身具有较低的时间复杂度O(log n),但在极端情况下仍需验证是否存在进一步优化空间。 - **边界条件处理**:如输入为较小数值时直接返回已知答案而非进入循环计算流程。
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