jzoj 3209.【JSOI2013】密码 矩阵乘法

本文介绍了一个名为“神秘盒”的数学难题,它涉及到通过解析一系列数字的组合来预测未来的概念。文章深入探讨了解决该问题的算法,包括动态规划和矩阵乘法的应用,以及如何使用这些技术来计算特定函数f(N)的值。

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Description
Will有一个神秘盒,传说只要有人能解开神秘盒上的密码,就可以预知未来(比如知道这道题的标程是怎样的),你愿意来尝试一下么?
在这里插入图片描述

Input

从文件passw.in中读入数据。
输入仅包含一行一个整数N。

Output

输出到文件passw.out中。
输出仅包含一行一个整数f(N)。

Sample Input

2

Sample Output

35

Data Constraint

对于10%的数据满足 N≤4N ≤ 4N4
对于30%的数据满足 N≤12N ≤ 12N12
对于60%的数据满足 N≤105N ≤ 10^5N105
对于100%的数据满足 3≤N≤10183 ≤ N ≤ 10^{18}3N1018

Hint
SN={1, 2, 11},故f(N)=1×2+1×11+2×11=35。

分析:
a=∑x∈SNxa=\sum_{x\in S_N}xa=xSNxb=∑x∈SNx2b=\sum_{x\in S_N}x^2b=xSNx2
答案就是(a2−b)/2(a^2-b)/2(a2b)/2
关键求aaabbb
考虑dp,设f[i]f[i]f[i]表示所有位置数字和为iii的数的个数,g[i]g[i]g[i]表示所有位置数字和为iii的数的和,h[i]h[i]h[i]表示所有位置数字和为iii的数的平方和。
考虑在每个数的最右边加一个数字。有
f[i]=f[i−1]+f[i−2]+...+f[i−9]f[i]=f[i-1]+f[i-2]+...+f[i-9]f[i]=f[i1]+f[i2]+...+f[i9]
g[i]=(g[i−1]∗10+1∗f[i−1])+(g[i−2]∗10+f[i−2]∗2)+...g[i]=(g[i-1]*10+1*f[i-1])+(g[i-2]*10+f[i-2]*2)+...g[i]=(g[i1]10+1f[i1])+(g[i2]10+f[i2]2)+...
h[i]=(h[i−1]∗100+2∗10∗g[i−1]+f[i−1]∗12)+(h[i−2]∗100+2∗20∗g[i−2]+f[i−2]∗22)h[i]=(h[i-1]*100+2*10*g[i-1]+f[i-1]*1^2)+(h[i-2]*100+2*20*g[i-2]+f[i-2]*2^2)h[i]=(h[i1]100+210g[i1]+f[i1]12)+(h[i2]100+220g[i2]+f[i2]22)
ggghhh求和就是aaabbb
可以矩阵乘法加速,矩阵是29∗2929*292929的。

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#define LL long long

const LL mod=1000003;
const LL inv2=500002;

using namespace std;

LL n,ans;

struct matrix{
	int n,m;
	LL a[30][30];
}A,B,C;

matrix operator *(matrix a,matrix b)
{
	matrix c;
	c.n=a.n,c.m=b.m;
	for (int i=0;i<=c.n;i++)
	{
		for (int j=0;j<=c.m;j++) c.a[i][j]=0;
	}
	for (int k=1;k<=a.m;k++)
	{
		for (int i=1;i<=a.n;i++)
		{
			for (int j=1;j<=b.m;j++)
			{
				c.a[i][j]=(c.a[i][j]+a.a[i][k]*b.a[k][j]%mod)%mod;
			}
		}
	}
	return c;
}

void power(LL k)
{
	if (k==1)
	{
		B=A;
		return;
	}
	power(k/2);
	B=B*B;
	if (k&1) B=B*A;
}

int main()
{
	scanf("%lld",&n);
	A.n=29,A.m=29;
	for (int i=1;i<=9;i++) A.a[i][1]=1;
	for (int i=2;i<=9;i++) A.a[i-1][i]=1;
	for (int i=1;i<=9;i++) A.a[i][10]=i;
	for (int i=10;i<=18;i++) A.a[i][10]=10;
	for (int i=11;i<=18;i++) A.a[i-1][i]=1;
	for (int i=1;i<=9;i++) A.a[i][19]=i*i;
	for (int i=10;i<=18;i++) A.a[i][19]=2*(i-9)*10;
	for (int i=19;i<=27;i++) A.a[i][19]=100;
	for (int i=20;i<=27;i++) A.a[i-1][i]=1;
	A.a[10][28]=1,A.a[28][28]=1;
	A.a[19][29]=1,A.a[29][29]=1;	
	power(n+1);
	C.n=1,C.m=29;
	C.a[1][1]=1;
	C=C*B;
	ans=(C.a[1][28]*C.a[1][28]%mod+mod-C.a[1][29])%mod*inv2%mod;
	printf("%lld\n",ans);
}
### JSOI 星球大战 相关题目及解法 #### 题目背景 很久以前,在一个遥远的星系,一个黑暗的帝国靠着它的超级武器统治着整个星系。反抗军正在计划一次大规模的反攻行动[^2]。 #### 题目描述 给定一张图表示星系中的行星及其连接关系,每颗行星可以看作是一个节点,而边则代表两颗行星之间的通信通道。初始时所有行星都是连通的。然而,随着时间推移,某些行星可能被摧毁,从而影响到整体网络的连通性。每次询问需要返回当前还剩下多少个连通分量。 该问题的核心在于动态维护图的连通性变化情况,并快速响应查询操作。 --- #### 解决方案概述 此问题可以通过 **并查集 (Disjoint Set Union, DSU)** 数据结构来高效解决。以下是具体实现方法: 1. 并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,支持两种主要操作: - `find(x)`:找到元素 $x$ 所属集合的根节点。 - `union(x, y)`:将两个不同集合合并成一个新的集合。 这些操作的时间复杂度接近常数级别(通过路径压缩优化后为 $\alpha(n)$),其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的逆函数。 2. 对于本题而言,由于是倒序模拟行星毁灭的过程,因此可以从最终状态向前回溯重建历史记录。即先假设所有的行星都被摧毁了,再逐步恢复它们的存在状态。 3. 使用数组存储每个时间点上的事件顺序,按照输入数据给出的销毁次序依次执行相应的动作即可完成任务需求。 --- #### 实现细节 下面提供了一个基于 Python 的解决方案框架: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union_set(self, x, y): xr = self.find(x) yr = self.find(y) if xr == yr: return False if self.rank[xr] < self.rank[yr]: self.parent[xr] = yr elif self.rank[xr] > self.rank[yr]: self.parent[yr] = xr else: self.parent[yr] = xr self.rank[xr] += 1 return True def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, M = int(data[0]), int(data[1]) edges = [] for i in range(M): u, v = map(int, data[i*2+2:i*2+4]) edges.append((u-1, v-1)) # Convert to zero-based index destroyed_order = list(map(lambda x:int(x)-1, data[M*2+2:M*2+N+2])) queries = [] uf = UnionFind(N) current_components = N result = [] # Preprocess the reverse order of destructions. active_edges = set(edges) edge_map = {tuple(sorted(edge)): idx for idx, edge in enumerate(edges)} status = [True]*M for planet in reversed(destroyed_order): initial_state = current_components connected_to_planet = [ e for e in active_edges if planet in e and all(status[edge_map[tuple(sorted(e))]] for e in active_edges)] for a, b in connected_to_planet: if uf.union_set(a, b): current_components -= 1 result.append(current_components) queries.insert(0, str(initial_state)) print("\n".join(reversed(result))) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码定义了一个简单的并查集类以及主程序逻辑部分。它读取标准输入流中的数据,构建所需的邻接表形式表达图的关系矩阵;接着依据指定好的破坏序列逐一还原各阶段下的实际状况直至结束为止。 --- #### 性能分析 对于最大规模测试案例来说 ($N=10^5$, $M=4 \times 10^5$),这种方法能够很好地满足性能要求。因为每一次联合操作几乎都可以视为 O(α(N)) 时间消耗,所以总体运行效率非常高。 ---
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