M斐波那契数列(hdu4549矩阵二分幂+二分快速幂)

本文介绍了一种特殊的斐波那契数列M的计算方法,该数列定义为F[0]=a,F[1]=b,F[n]=F[n-1]*F[n-2]。通过矩阵快速幂和快速幂算法高效地求解F[n]的值,并利用了数论中关于模运算的性质简化计算。

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题意:M斐波那契数列F[n]是一种整数数列,它的定义如下:
F[0] = a
F[1] = b
F[n] = F[n-1] * F[n-2] ( n > 1 )

现在给出a, b, n,你能求出F[n]的值吗?

思路:首先化简方程式,一般的矩阵处理的都是形如f[n] = f[n-1] + f[n-2]的式子,根据F[n] = F[n-1] * F[n-2],F[n-1] = F[n-2] * F[n-3]。带入化简最后得到

f[n] = f[1] ^F[n] * f[0] ^ F[n-1];

 f[1] ^F[n] ,f[0] ^ F[n-1] 可以用二分快速幂求,

F[n]代表第n个数的斐波那契数列可用矩阵二分幂求

本题还用到了一个数论 :

A^B %C   这题的C是质素,而且A,C是互质的。
所以直接A^(B%(C-1)) %C
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
struct Matrix
{
    long long row[2][2];
};
Matrix A,C,unit;
const int MOD = 1000000007;
void init()
{
    unit.row[0][0] = 1;unit.row[0][1] = 0;
    unit.row[1][0] = 0;unit.row[1][1] = 1;

    A.row[0][0] = 1;A.row[0][1] = 1;
    A.row[1][0] = 1;A.row[1][1] = 0;

    memset(C.row,0,sizeof(C.row));
    C.row[0][0] = 1;
    C.row[1][0] = 1;
}
Matrix Matrix_mul(Matrix a,Matrix b)
{
    Matrix sum ;
    memset(sum.row,0,sizeof(sum.row));
    int i,j,k;
    for(i = 0; i < 2; i++)
    {
        for(j = 0; j < 2; j++)
        {
            for(k = 0; k < 2; k++)
            {
                sum.row[i][j] += (a.row[i][k]*b.row[k][j]) % (MOD-1);
            }
        }
    }
    return sum;
}

Matrix quck_M(Matrix a,int n)
{
    Matrix B = unit;
    while(n)
    {
        if(n&1)
            B = Matrix_mul(a,B);
        a = Matrix_mul(a,a);
        n = n >> 1;
    }
    return B;
}
long long quck_m(long long a,long long m)
{
    long long rec = 1;
    a = a % MOD;
    while(m)
    {
        if(m&1)
            rec = (rec%MOD) * (a % MOD)%MOD;
        a = (a%MOD)*(a %MOD);
        m = m >> 1;
    }

    return rec;
}
int main()
{
    int a,b,n;
    while(scanf("%d%d%d",&a,&b,&n)!= EOF)
    {
        init();
        if(n == 0)
        {
            printf("%d\n",a);
            continue;
        }
        else if(n == 1)
        {
            printf("%d\n",b);continue;
        }
        else if(n == 2)
        {
            printf("%d\n",a*b%MOD);continue;
        }
        Matrix B = quck_M(A,n-2);
        B = Matrix_mul(B,C);

        long long aa = B.row[0][0];
        long long bb = B.row[1][0];


        long long count = (quck_m(a,bb)%MOD)*(quck_m(b,aa) % MOD) % MOD;
        printf("%lld\n",count);
    }
    return 0;
}



内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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