hdu2157 How many ways?? (矩阵快速幂)

本文介绍了一种利用矩阵快速幂解决特定类型问题的方法,并通过一个具体的编程实例展示了该算法的具体实现过程。文章首先定义了矩阵操作的基本结构,然后详细解释了如何进行矩阵乘法和快速幂运算,最后给出了一个完整的C语言程序示例。

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题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2157


题解:见:http://www.matrix67.com/blog/archives/276


#include <stdio.h>  
#include <string.h>  
#define MAXN 21  
#define MOD 1000  

typedef struct Matrix  
{  
	int matr[MAXN][MAXN];  
}Matrix;  

int n,temp[MAXN][MAXN];  
Matrix init,unit,c;  

Matrix MatrixMult(Matrix a,Matrix b)  
{  
	int i,j,k;  
	for (i=0;i<n;++i)  
	{  
		for(j=0;j<n;++j)  
		{  
			c.matr[i][j]=0;  
			for(k=0;k<n;++k)  
				c.matr[i][j]+=(a.matr[i][k]*b.matr[k][j])%MOD;  
			c.matr[i][j]%=MOD;  
		}  
	}  
	return c;  
}  

int pow_mod(int a,int b,int k)  
{  
	int i,j;
	for(i=0;i<n;++i)
	{
		for(j=0;j<n;++j)
		{
			init.matr[i][j]=temp[i][j];
			unit.matr[i][j]=0;
		}
		unit.matr[i][i]=1;//单位矩阵
	}
	while(k)  
	{  
		if(k&1)  
			unit=MatrixMult(unit,init);  
		init=MatrixMult(init,init);  
		k>>=1;  
	}  
	return unit.matr[a][b];  
}  

int main()  
{  
	int s,t,ans,i,j,k,m;
	while(scanf("%d %d",&n,&m))  
	{  
		if(m+n==0)
			break;
		memset(temp,0,sizeof(temp));
		for(i=0;i<m;++i)
		{  
			scanf("%d %d",&s,&t);
			temp[s][t]=1;  
		}  
		scanf("%d",&t);
		while(t--)
		{
			scanf("%d %d %d",&i,&j,&k);
			if(k==0&&i!=j)
				printf("0\n");
			else if(k==0&&i==j)
				printf("1\n");
			else
			{
				ans=pow_mod(i,j,k);
				printf("%d\n",ans);
			}
		} 
	}  
	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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