HDU-5667 Sequence (矩阵快速幂)

本文介绍了一种使用矩阵快速幂方法解决Fibonacci数列问题的算法,详细解释了如何通过矩阵相乘和快速幂运算来求解特定位置的数列元素,并提供了实现代码。

题目:

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5667

题意:

fn=1,ab,abfcn1fn2,n=1n=2otherwise

按这个表达式求出某一位的数字

思路:

公式整理一下如果只看指数的话就是f(n) = c*f(n-1)+f(n-2)+1,直接求出这个递推关系式就行了,矩阵快速幂直接求。

c  1  1       f(n-1)

1  0  0  *   f(n-2)

0  0  1      1

如上两个矩阵相乘就是数列的下一位,用矩阵处理这类递推关系的方法很简单。

然后就得到了指数,注意因为这个也要取模,因为费马小定理a^(p-1)%p==1,所以只要将指数也就是矩阵相乘时对p-1取模,最后再将a^b对结果求快速幂,得到的就是答案了。

代码:

//kopyh
#include <bits/stdc++.h>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define MOD 1000000007
#define N 11
using namespace std;
long long n,m,sum,res,flag;
struct Matrix
{
    long long ma[N][N];
    long long n,m;
};
Matrix matMul(Matrix m1, Matrix m2, long long mod)
{
    Matrix ans;
    memset(ans.ma,0,sizeof(ans.ma));
    for(int i=0;i<m1.n;i++)
        for(int j=0;j<m2.m;j++)
            for(int k=0;k<m1.m;k++)
                ans.ma[i][j]=(ans.ma[i][j]+m1.ma[i][k]*m2.ma[k][j]+mod)%mod;
    ans.n=m1.n; ans.m=m2.m;
    return ans;
}
Matrix matPow(Matrix m1, long long k, long long mod)
{
    Matrix ans;
    for(int i=0;i<m1.n;i++)
        for(int j=0;j<m1.m;j++)
            ans.ma[i][j] = (i==j);
    ans.n=ans.m=m1.n;
    while(k)
    {
        if(k&1)ans = matMul(ans,m1,mod);
        m1 = matMul(m1,m1,mod);
        k>>=1;
    }
    return ans;
}
long long power(long long x,long long k,long long mod)
{
	long long ans = 1;
	while(k)
    {
		if(k & 1) ans=ans*x%mod;
		x=x*x%mod;
		k >>= 1;
	}
	return ans;
}
int main()
{
    long long i,j,k,cas,T,t,z,a,b,c,p;
    scanf("%I64d",&T);
    cas=0;
    while(T--)
    {
        scanf("%I64d%I64d%I64d%I64d%I64d",&n,&a,&b,&c,&p);
        Matrix x,y;
        x.ma[0][0]=c;
        x.ma[0][1]=1;
        x.ma[0][2]=1;
        x.ma[1][0]=1;
        x.ma[1][1]=0;
        x.ma[1][2]=0;
        x.ma[2][0]=0;
        x.ma[2][1]=0;
        x.ma[2][2]=1;
        x.n=x.m=3;
        y.ma[0][0]=1;
        y.ma[1][0]=0;
        y.ma[2][0]=1;
        y.n=3;y.m=1;
        x = matPow(x,n-2,p-1);
        x = matMul(x,y,p-1);
        sum = power(a,b,p);
        res = power(sum,x.ma[0][0],p);
        printf("%I64d\n",res%p);
    }
    return 0;
}






### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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