hdu 1575 Tr A(裸的矩阵快速幂)

本文探讨了如何使用矩阵快速幂解决求模运算的问题,详细介绍了算法实现过程及实例解析。

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

Tr A

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 3270    Accepted Submission(s): 2449


Problem Description
A为一个方阵,则Tr A表示A的迹(就是主对角线上各项的和),现要求Tr(A^k)%9973。
 

Input
数据的第一行是一个T,表示有T组数据。
每组数据的第一行有n(2 <= n <= 10)和k(2 <= k < 10^9)两个数据。接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[0,9],表示方阵A的内容。
 

Output
对应每组数据,输出Tr(A^k)%9973。
 

Sample Input
  
2 2 2 1 0 0 1 3 99999999 1 2 3 4 5 6 7 8 9
 

Sample Output
  
2 2686
 

Author
xhd
 

Source
题目分析:
裸裸的矩阵快速幂
 
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#define MAX 13
#define MOD 9973

using namespace std;

int t,n,k;

struct Matrix
{
    int a[13][13];
    Matrix ( )
    {
        memset ( a , 0 , sizeof ( a ) );
    }
};

Matrix multi ( Matrix m1 , Matrix m2 )
{
    Matrix ret;
    for ( int i = 1 ; i <= n ; i++ )
        for ( int j = 1 ; j <= n ; j++ )
            if ( m1.a[i][j] )
                for ( int k = 1 ; k <= n ; k++ )
                    ret.a[i][k] =  ( ret.a[i][k] + (m1.a[i][j] * m2.a[j][k] )%MOD )%MOD;
    return ret;
}

Matrix quick_multi ( Matrix m , int k )
{
    Matrix ret;
    for ( int i = 1 ; i <= n ; i++ )
        ret.a[i][i] = 1;
    while ( k )
    {
        if ( k&1 ) ret = multi ( ret , m );
        m = multi ( m , m );
        k >>= 1;
    }
    return ret;
}

void print ( Matrix m )
{
    for ( int i = 1 ; i <= n ; i++ )
    {
        for ( int j = 1 ; j <= n ; j++ )
            printf ( "%d " , m.a[i][j] ); 
        puts ("");
    }
}

int main ( )
{
    scanf ( "%d" , &t );
    while ( t-- )
    {
        scanf ( "%d%d" , &n , &k );
        Matrix temp;
        for ( int i = 1 ; i <= n ; i++ )
            for ( int j = 1 ; j <= n ; j++ )
                scanf ( "%d" , &temp.a[i][j] );
        temp = quick_multi ( temp , k );
        //print ( temp );
        int ans = 0;
        for ( int i = 1 ; i <= n ; i++ )
            ans = ( ans + temp.a[i][i] ) %MOD;
        printf ( "%d\n" , ans );
    }
}


### 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。 ---
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