hrbustOJ 2372:小L的问题(矩阵快速幂 dp)

本文介绍了一个关于使用1×2矩形骨牌和3格L型骨牌覆盖2×n棋盘的问题,通过矩阵快速幂的方法解决大规模数据集下的计数问题。输入包含多组测试数据,输出每组数据对应的覆盖方案数。

小L的问题
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Description

小L是一个可爱的女孩,她特别喜欢玩多米诺骨牌。有一天她得到了一个宽度为2长度为n的棋盘。她现在有1*2大小的矩形骨牌和3格大小的L型骨牌(L型骨牌的样式参考Hint)。她发现有很多种方式可以让这个棋盘完全覆盖,她想知道对于每一个2*n大小的棋盘,用这两种骨牌完全覆盖的方案数。这个数字可能很大,所以答案需要模1000000007.

Input

输入数据第一行为T,代表数据组数。

接下来的T行中,每一行只有一个数字nn为不超过1e18的正整数,代表棋盘的长度。

Output

输出T行,每行为对应n的答案。

Sample Input

1

2

Sample Output

2

Hint

L型骨牌如上图所示。

Source
"科林明伦杯"哈尔滨理工大学第八届程序设计竞赛

思路:1e18的范围考虑矩阵快速幂,显然有dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]+2*(dp[i-3]+dp[i-4]+...+dp[0])。

 

# include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod = 1e9+7;
struct Mat{ll mat[3][3];};
Mat operator*(Mat a, Mat b)
{
    Mat c;
    for(int i=0; i<3; ++i)
    {
        for(int j=0; j<3; ++j)
        {
            c.mat[i][j] = 0;
            for(int k=0; k<3; ++k)
            {
                c.mat[i][j] += (a.mat[i][k]*b.mat[k][j])%mod;
                c.mat[i][j] %= mod;
            }
        }
    }
    return c;
}
Mat operator ^(Mat a, ll b)
{
    Mat c;
    for(int i=0; i<3; ++i)
        for(int j=0; j<3; ++j) c.mat[i][j]=(i==j);
    for(;b;b>>=1)
    {
        if(b&1) c=c*a;
        a=a*a;
    }
    return c;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        ll n;
        scanf("%lld",&n);
        if(n==1)
        {
            puts("1");
            continue;
        }
        if(n==2)
        {
            puts("2");
            continue;
        }
        Mat a, b;
        for(int i=0; i<3; ++i)
            for(int j=0; j<3; ++j) b.mat[i][j]=a.mat[i][j]=0;
        a.mat[0][0]=2;
        a.mat[0][1]=a.mat[0][2]=1;
        b.mat[0][0] = b.mat[0][1]=b.mat[1][2]=b.mat[2][2]=b.mat[1][0]=1;
        b.mat[2][0]=2;
        b = b^(n-2);
        a=a*b;
        printf("%lld\n",a.mat[0][0]);
    }
    return 0;
}


### 矩阵快速幂算法实现与应用 #### 1. 矩阵快速幂的核心概念 矩阵快速幂是一种通过结合矩阵乘法和快速幂技术来高效计算某些递推关系的方法。其核心在于将递推式的多次迭代转化为矩阵的指数次幂运算,从而显著降低时间复杂度[^1]。 #### 2. 快速幂的基础原理 快速幂的思想基于分治策略,能够以 \(O(\log n)\) 的时间复杂度完成原本需要 \(O(n)\) 时间的任务。对于整数快速幂而言,目标是求解形如 \(a^n\) 的表达式;而对于矩阵快速幂,则扩展到求解矩阵的高次幂 \((A^k)\)[^2]。 以下是 C++ 和 Python 中分别实现的简单快速幂模板: ```cpp // 整数快速幂 (C++) long long fast_pow(long long base, long long exp, long long mod) { long long result = 1; while (exp > 0) { if (exp % 2 == 1) { // 如果当前指数位为奇数 result = (result * base) % mod; } base = (base * base) % mod; // 平方基数 exp /= 2; // 减半指数 } return result; } ``` ```python # 整数快速幂 (Python) def fast_pow(base, exp, mod): result = 1 while exp > 0: if exp % 2 == 1: # 当前指数位为奇数 result = (result * base) % mod base = (base * base) % mod # 基数平方 exp //= 2 # 指数减半 return result ``` #### 3. 矩阵快速幂的具体实现 为了支持矩阵操作,我们需要定义两个辅助函数:一个是用于初始化单位矩阵(Identity Matrix),另一个是用来执行矩阵相乘的操作。下面是一个通用的矩阵快速幂实现方案(以 Fibonacci 数列为例): ##### 初始化单位矩阵 单位矩阵的特点是对角线上全为 1,其余位置均为 0。这在矩阵乘法中起到类似于数字 “1” 的作用。 ```cpp // 单位矩阵初始化 (C++) vector<vector<long long>> identity_matrix(int size) { vector<vector<long long>> I(size, vector<long long>(size)); for (int i = 0; i < size; ++i) { I[i][i] = 1; } return I; } ``` ##### 矩阵乘法 给定两个大小相同的矩阵 A 和 B,它们的结果矩阵 C 定义如下: \[ C_{ij} = \sum_k{A_{ik}B_{kj}} \] ```cpp // 矩阵乘法 (C++) vector<vector<long long>> matrix_multiply(const vector<vector<long long>>& a, const vector<vector<long long>>& b, int mod) { int rows = a.size(); int cols = b[0].size(); int common_dim = b.size(); // 或者等于 a[0].size() vector<vector<long long>> res(rows, vector<long long>(cols, 0)); for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { for (int k = 0; k < common_dim; ++k) { res[i][j] = (res[i][j] + a[i][k] * b[k][j]) % mod; } } } return res; } ``` ##### 矩阵快速幂主逻辑 利用上述工具函数,我们可以编写完整的矩阵快速幂程序: ```cpp // 矩阵快速幂 (C++) vector<vector<long long>> matrix_fast_power(vector<vector<long long>> mat, long long power, int mod) { int size = mat.size(); vector<vector<long long>> result = identity_matrix(size); while (power > 0) { if (power & 1) { // 判断最低位是否为1 result = matrix_multiply(result, mat, mod); } mat = matrix_multiply(mat, mat, mod); // 自身相乘 power >>= 1; // 右移一位 } return result; } ``` #### 4. 应用场景分析 矩阵快速幂广泛应用于解决各种线性递推问题,尤其是那些可以通过固定阶数的状态转移描述的情况。常见的例子包括但不限于以下几种: - **Fibonacci 数列**:经典的动态规划问题之一,可以用矩阵形式表示并加速。 - **状态机 DP**:当状态之间的转换满足一定的规律时,可以借助矩阵快速幂优化效率。 - **图论中的路径计数**:例如,在有向无环图上统计长度固定的路径数目。 假设我们要求数组第 N 项值,而该数组由某个特定递推公式决定,则只需构建对应的变换矩阵即可轻松解决问题[^3]。 ---
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