hdu 3519 Lucky Coins Sequence 矩阵快速幂

本文探讨了如何通过矩阵快速幂算法高效计算特定条件下硬币序列的数量。在N枚硬币排成一行的情况下,研究了至少连续三枚硬币状态相同的序列数量,即幸运硬币序列的数量,并给出了具体实现。

Lucky Coins Sequence

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 921    Accepted Submission(s): 488

Problem Description

As we all know,every coin has two sides,with one side facing up and another side facing down.Now,We consider two coins's state is same if they both facing up or down.If we have N coins and put them in a line,all of us know that it will be 2^N different ways.We call a "N coins sequence" as a Lucky Coins Sequence only if there exists more than two continuous coins's state are same.How many different Lucky Coins Sequences exist?

 

Input

There will be sevaral test cases.For each test case,the first line is only a positive integer n,which means n coins put in a line.Also,n not exceed 10^9.

 

Output

You should output the ways of lucky coins sequences exist with n coins ,but the answer will be very large,so you just output the answer module 10007.

 

 

Sample Input

3

4


Sample Output

2

6


硬币所有可能排列情况为2^n,朝向相同硬币连续三个以下 的排列情况为a(1)=2,a(2)=4,a(3)=6,a(4)=10,观察或者推算得a(n)=a(n-1)+a(n-2);

那么连续三个或三个以上硬币的所有组合情况 为b(n)=2^n-a(n);

化为只含b(n)的递推式即 b(n)=b(n-1)+b(n-2)+2^(n-2);b(1)=0;b(2)=0;b(3)=2;b(4)=6;用矩阵快速幂可快速算得b(n);

在这里讲一下矩阵快速幂求递推式的原理:


b(n)            1 1 1              b(n-1)

b(n-1)    =( 1 0 0 )  *  (    b(n-2)    )

2^(n-1)       0 0 2             2^(n-2)


显然你要求b(n)需调用n次上式,即

b(n)             1 1 1                 b(2)

b(n-1)     =( 1 0 0  )^n    *(  b(1)  )

2^(n-1)        0 0 2                  2


                                        1 1 1

我们有矩阵快速幂,计算 ( 1 0 0 )^n时间复杂度只用log n,和快速幂的时间复杂度一样,所以此法可行.

                                         0 0 2 


                       1 1 1

那么b(n)就是 ( 1 0 0 )^n 的第一行第三列与2的乘积(因为b(1)和b(2)都是0);

                       0 0 2


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

const int mod=10007;
struct node
{
    int a[4][4];
    node()
    {
        a[1][1]=a[1][2]=a[1][3]=a[2][1]=1;
        a[2][2]=a[2][3]=a[3][1]=a[3][2]=0;
        a[3][3]=2;
    }
    void init()           //将其初始化为单位矩阵
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        for(int i=1; i<4; i++)
            a[i][i]=1;
    }
};

node mul(node a,node b)  //(a*b)%mod  矩阵乘法
{
    node ans;
    for(int i=1; i<4; i++)
        for(int j=1; j<4; j++)
        {
            ans.a[i][j]=0;
            for(int k=1; k<4; k++)
                ans.a[i][j]+=a.a[i][k]*b.a[k][j];
            ans.a[i][j]%=mod;
        }
    return ans;
}
node power(node a,int n)    //(a^n)%mod  //矩阵快速幂
{
    node ans;
    ans.init();
    while(n)
    {
        if(n%2)//n&1
            ans=mul(ans,a);
        n/=2;
        a=mul(a,a);
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int i,j,n;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        if(n<3){printf("0\n");continue;}
        node ans;
        ans=power(ans,n-2);
        /*     for(i=1;i<4;i++)
             {for(j=1;j<4;j++)
              printf("%d",ans.a[i][j]);
             printf("\n");}*/
        printf("%d\n",(ans.a[1][3]*2)%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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