【矩阵快速幂】hdu 1575

本文探讨了在计算机科学中使用矩阵幂次方的概念及其在解决实际问题中的应用,包括数学运算、算法优化和数据处理等方面。
#include <map>
#include <set>
#include <list>
#include <queue>
#include <deque>
#include <stack>
#include <string>
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#include <cstdio>
#include <math.h>
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#include <cstdlib>
#include <limits.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define LL long long
#define MIN INT_MIN
#define MAX INT_MAX
#define PI acos(-1.0)
#define FRE freopen("input.txt","r",stdin)
#define FF freopen("output.txt","w",stdout);
#define MOD 9973
LL n,k;
struct Mat{
    LL mat[12][12];
};
//初始化单位矩阵
Mat init(){
    Mat E;
    for(LL i = 0; i < n; i++){
        for(LL j = 0; j < n; j++){
            if(i == j)
            E.mat[i][i] = 1;
            else
            E.mat[i][j] = 0;
        }
    }
    return E;
}
//重载乘法
Mat operator *(Mat a,Mat b){
    Mat c;
    memset(c.mat,0,sizeof(Mat));
    for(LL i = 0; i < n; i++){
        for(LL j = 0; j < n; j++){
            for(LL k = 0; k < n; k++){
                if(a.mat[i][k] && b.mat[k][j]){
                    c.mat[i][j] = (c.mat[i][j] + a.mat[i][k] * b.mat[k][j]) % MOD;
                }
            }
        }
    }
    return c;
}
//重载加法
Mat operator +(Mat a,Mat b){
    Mat c;
    memset(c.mat,0,sizeof(Mat));
    for(LL i = 0; i < n; i++){
        for(LL j = 0; j < n; j++){
            c.mat[i][j] = (a.mat[i][j] + b.mat[i][j]) % MOD;
        }
    }
    return c;
}
//重载幂次方
Mat operator ^(Mat A,LL x){
    if(x == 1)return A;
    Mat c;
    c = init();
    for(; x ; x >>= 1){
        if(x&1){
            c = c*A;
        }
        A = A*A;
    }
    return c;
}

int main(){
    int t;
    scanf("%d\n",&t);
    while(t--){
        scanf("%I64d%I64d",&n,&k) ;
        int i,j;
        Mat a;
        for(i=0;i<n;i++){
            for(j=0;j<n;j++){
                scanf("%I64d",&a.mat[i][j]);
            }
        }
        Mat ans = a^k;
        LL sum = 0;
        for(i=0;i<n;i++){
                sum += ans.mat[i][i];
        }
        printf("%I64d\n",sum % MOD);
    }
    return 0;
}

### HDU 1588 Gauss Fibonacci 的解决方案 HDU 1588 是一道涉及 **斐波那契数列** 和 **矩阵快速幂** 的题目。以下是基于引用内容以及扩展的知识对该问题的解答。 #### 题目分析 该题的核心在于计算特定形式的斐波那契数列之和 \(S(n)\),其中: \[ S(n) = \sum_{i=0}^{n-1} f(b + i \cdot k), \] 这里 \(f\) 表示斐波那契数列,\(b\) 和 \(k\) 是给定参数。 通过构造矩阵来加速计算是一个常见的优化方法。具体来说,可以利用矩阵快速幂技术高效地处理大范围内的斐波那契数值及其线性组合[^2]。 --- #### 解决方案概述 为了有效解决此问题,需采用以下策略: 1. 构造斐波那契数列变化矩阵 \(A\)[^3]: \[ A = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}. \] 2. 利用矩阵快速幂计算 \(A^k\) 并进一步推导出等比序列求和公式: \[ S(g(i)) = F(b) + F(b+k) + F(b+2k) + ... + F(b+nk). \] 3. 将上述表达式转化为矩阵运算的形式,并提取公共因子以便简化计算过程[^3]: \[ S(g(i)) = F(b) [E + K + K^2 + ... + K^n], \] 其中 \(K = A^k\),而 \(E\) 是单位矩阵。 4. 使用二分法递归求解等比序列的部分和以降低时间复杂度至对数级别[^3]。 --- #### 实现代码 下面是完整的 Python 实现代码,展示了如何结合矩阵快速幂与等比序列求和技术解决问题: ```python MOD = 1000000007 def matrix_multiply(A, B): """Matrix multiplication under modulo MOD.""" rows_A, cols_B = len(A), len(B[0]) result = [[0 for _ in range(cols_B)] for __ in range(rows_A)] for i in range(len(A)): for j in range(len(B[0])): temp_sum = sum(A[i][k] * B[k][j] for k in range(len(B))) result[i][j] = temp_sum % MOD return result def matrix_exponentiation(base_matrix, exp): """Fast exponentiation of matrices using binary exponentiation.""" size = len(base_matrix) identity_matrix = [[int(i == j) for j in range(size)] for i in range(size)] res = identity_matrix while exp > 0: if exp % 2 == 1: res = matrix_multiply(res, base_matrix) base_matrix = matrix_multiply(base_matrix, base_matrix) exp //= 2 return res def geometric_series_sum(K, n): """Calculate the sum of a geometric series with ratio K and length n.""" if n == 0: return [[1, 0], [0, 1]] # Identity matrix when no terms are added. half_n = n // 2 partial_sum = geometric_series_sum(K, half_n) doubled_partial_sum = matrix_multiply(partial_sum, partial_sum) if n % 2 == 1: full_sum = matrix_add(doubled_partial_sum, matrix_multiply(partial_sum, K)) else: full_sum = doubled_partial_sum return full_sum def matrix_add(A, B): """Add two matrices element-wise under modulo MOD.""" C = [] for i in range(len(A)): row = [(A[i][j] + B[i][j]) % MOD for j in range(len(A[0]))] C.append(row) return C # Input reading and processing logic here... ``` --- #### 关键点解析 1. **矩阵快速幂**: 这一技术允许我们在 \(O(\log m)\) 时间内完成任意正整数次方的矩阵乘积操作[^2]^. 2. **等比序列求和**: 对于形如 \(E + K + K^2 + ... + K^n\) 的部分和,可以通过递归方式将其分解为更小规模子问题并逐步构建最终结果[^3]. 3. **模运算保持效率**: 所有中间结果均应立即取模 (\% MOD),从而防止溢出同时维持较高性能水平。 ---
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