poj 3070 斐波拉切快速幂公式

本文介绍了一种高效计算斐波那契数列的方法,利用矩阵快速幂运算求解大整数下数列的最后四位数字。通过具体代码实现,解决了传统递归方法在大整数输入时的效率问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Fibonacci
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 14923 Accepted: 10496

Description

In the Fibonacci integer sequence, F0 = 0, F1 = 1, and Fn = Fn − 1 + Fn − 2 for n ≥ 2. For example, the first ten terms of the Fibonacci sequence are:

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …

An alternative formula for the Fibonacci sequence is

.

Given an integer n, your goal is to compute the last 4 digits of Fn.

Input

The input test file will contain multiple test cases. Each test case consists of a single line containing n (where 0 ≤ n ≤ 1,000,000,000). The end-of-file is denoted by a single line containing the number −1.

Output

For each test case, print the last four digits of Fn. If the last four digits of Fn are all zeros, print ‘0’; otherwise, omit any leading zeros (i.e., print Fn mod 10000).

Sample Input

0
9
999999999
1000000000
-1

Sample Output

0
34
626
6875

涨姿势了不是,斐波拉切的快速幂公式就在这里,解决了n很大是递归公式爆栈的问题吧

注意n=0特判即可

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;

typedef long long ll;
const int maxn = 4;
const int mod = 10000;
struct mat {
    int s[maxn][maxn];
    mat(){
        memset(s,0,sizeof(s));
    };
    mat operator * (const mat& c) {
    mat ans;
    for (int i = 0; i < maxn; i++) //矩阵乘法
        for (int j = 0; j < maxn; j++)
            for (int k = 0; k < maxn; k++)
                ans.s[i][j] = (ans.s[i][j] + s[i][k] * c.s[k][j]) % mod;
    return ans;
    }
}str;

mat pow_mod(ll k) {
    if (k == 1)
        return str;
    mat a = pow_mod(k/2);//不能改
    mat ans = a * a;
    if (k & 1)
        ans = ans * str;
    return ans;
}


int main() {
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    int n;
    str.s[0][0] = 1;
    str.s[0][1] = 1;
    str.s[1][0] = 1;
    str.s[1][1] = 0;
    while(~scanf("%d",&n)&&n!=-1) {
        if(n==0)
            puts("0");
        else {
            mat sub = pow_mod(n);
            ll res = 0;
            res = sub.s[0][1]%mod;
            cout<<res<<endl;
        }
    }
    return 0;
}


### 关于POJ 1995问题的快速幂C++实现 对于POJ 1995问题,其核心在于通过矩阵快速幂算法高效解决大规模数据下的指数运算。以下是基于引用材料中的相关内容构建的一个完整的解决方案。 #### 矩阵快速幂的核心逻辑 矩阵快速幂是一种高效的计算方式,在处理线性递推关系时尤为有效。例如波那契数列可以通过构造特定的转移矩阵来加速计算[^4]。具体来说,给定一个初始状态向量和一个转移矩阵,经过若干次幂运算后可获得目标状态。 以下是一个通用的矩阵快速幂模板: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 2; // 定义矩阵大小 struct Matrix { long long m[N][N]; }; // 矩阵乘法函数 Matrix multiply(const Matrix& a, const Matrix& b) { Matrix c; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { c.m[i][j] = 0; for (int k = 0; k < N; ++k) { c.m[i][j] += a.m[i][k] * b.m[k][j]; c.m[i][j] %= 10000; // 取模操作 } } } return c; } // 快速幂函数 Matrix fastPower(Matrix base, long long exp) { Matrix result; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { result.m[i][j] = (i == j); } } while (exp > 0) { if (exp % 2 == 1) { result = multiply(result, base); } base = multiply(base, base); exp /= 2; } return result; } int main() { long long n; cin >> n; // 初始化转移矩阵 Matrix trans; trans.m[0][0] = 0; trans.m[0][1] = 1; trans.m[1][0] = 1; trans.m[1][1] = 1; // 计算结果矩阵 if (n == 0 || n == 1) { cout << 1 << endl; } else { Matrix res = fastPower(trans, n - 1); // 初始状态向量 long long fib_prev = 1; long long fib_curr = 1; // 输出结果 cout << (res.m[0][0] * fib_prev + res.m[0][1] * fib_curr) % 10000 << endl; } return 0; } ``` 此代码实现了针对波那契数列的大规模项求解功能,并采用了取模`%10000`的操作以满足题目需求。其中的关键部分包括矩阵乘法、快速幂以及状态转移的设计[^3]。 #### 特殊注意点 在实际提交过程中需要注意以下几个方面: - **大数组定义**:如果涉及更大的矩阵或者更复杂的动态规划表,则需特别留意内存分配的位置及其范围限制[^2]。 - **时间复杂度控制**:尽管快速幂本身具有较低的时间复杂度O(log n),但在极端情况下仍需验证是否存在进一步优化空间。 - **边界条件处理**:如输入为较小数值时直接返回已知答案而非进入循环计算流程。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值