HDU1757 A Simple Math Problem 矩阵乘法

因为

If x < 10 f(x) = x.
If x >= 10 f(x) = a0 * f(x-1) + a1 * f(x-2) + a2 * f(x-3) + …… + a9 * f(x-10);

所以根据递推式构造关系构造递推矩阵,与vijos1067的本质一样,注意上方的ai与f(i)是反的,这里我已开始没注意查了一会。

A Simple Math Problem

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Problem Description
Lele now is thinking about a simple function f(x).

If x < 10 f(x) = x.
If x >= 10 f(x) = a0 * f(x-1) + a1 * f(x-2) + a2 * f(x-3) + …… + a9 * f(x-10);
And ai(0<=i<=9) can only be 0 or 1 .

Now, I will give a0 ~ a9 and two positive integers k and m ,and could you help Lele to caculate f(k)%m.
 


 

Input
The problem contains mutiple test cases.Please process to the end of file.
In each case, there will be two lines.
In the first line , there are two positive integers k and m. ( k<2*10^9 , m < 10^5 )
In the second line , there are ten integers represent a0 ~ a9.
 


 

Output
For each case, output f(k) % m in one line.
 


 

Sample Input
10 9999 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 20 500 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
 


 

Sample Output
45 104
 
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#define MAXN 32

using namespace std;

struct Matrix
{
    int size;
    long long modulo;
    long long element[MAXN][MAXN];
    void setSize(int);
    void setModulo(long long);
    Matrix operator* (Matrix);
    Matrix power(int);

};

void Matrix::setSize(int a)
{
    for (int i=0; i<a; i++)
        for (int j=0; j<a; j++)
            element[i][j]=0;
    size = a;
}

void Matrix::setModulo(long long a)
{
    modulo = a;
}

Matrix Matrix::operator* (Matrix param)
{
    Matrix product;
    product.setSize(size);
    product.setModulo(modulo);
    for (int i=0; i<size; i++)
        for (int j=0; j<size; j++)
            for (int k=0; k<size; k++)
            {
                product.element[i][j]+=element[i][k]*param.element[k][j];
                product.element[i][j]%=modulo;
            }
    return product;
}

Matrix Matrix::power(int exp)
{
    Matrix res,A;
    A=*this;
    res.setSize(size);
    res.setModulo(modulo);
    for(int i=0;i<size;i++)
        res.element[i][i]=1;
    while(exp)
    {
        if(exp&1)
            res=res*A;
        exp>>=1;
        A=A*A;
    }
    return res;
}

int k,m;
long long a[11];
long long f[11];
Matrix ma;

int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&k,&m))
    {
        for(int i=0;i<10;i++)
            scanf("%lld",&a[i]);
        for(int i=0;i<10;i++)
            f[i]=9-i;
        ma.setSize(10);
        ma.setModulo(m);
        for(int i=1;i<10;i++)
            ma.element[i-1][i]=1;
        for(int i=0;i<10;i++)
            ma.element[i][0]=a[i];
        if(k<=9)
            printf("%lld\n",f[k]);
        else
        {
            ma=ma.power(k-9);
            long long ans=0;
            for(int i=0;i<10;i++)
                ans=(ans+f[i]*ma.element[i][0])%m;
            printf("%lld\n",ans%m);
        }
    }
    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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