HDU 5015 233 Matrix 【矩阵快速幂】

该博客介绍了如何利用矩阵快速幂解决HDU 5015题目的过程,详细阐述了如何构造矩阵并进行运算以求得an,m的值。博主分别计算了a[i][0]为0和a[0][i]为0时的情况,并将两者相加得出最终结果。文章包含解题思路、矩阵构造和代码实现。" 123506466,8567465,Django接口中序列化器参数传递技巧,"['Django', '后端', 'Python']

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题目连接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5015

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233 Matrix

Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1817 Accepted Submission(s): 1075

Problem Description
In our daily life we often use 233 to express our feelings. Actually, we may say 2333, 23333, or 233333 … in the same meaning. And here is the question: Suppose we have a matrix called 233 matrix. In the first line, it would be 233, 2333, 23333… (it means a0,1 = 233,a0,2 = 2333,a0,3 = 23333…) Besides, in 233 matrix, we got ai,j = ai-1,j +ai,j-1( i,j ≠ 0). Now you have known a1,0,a2,0,…,an,0, could you tell me an,m in the 233 matrix?

Input
There are multiple test cases. Please process till EOF.

For each case, the first line contains two postive integers n,m(n ≤ 10,m ≤ 109). The second line contains n integers, a1,0,a2,0,…,an,0(0 ≤ ai,0 < 231).

Output
For each case, output an,m mod 10000007.

Sample Input
1 1
1
2 2
0 0
3 7
23 47 16

Sample Output
234
2799
72937

Hint
这里写图片描述

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题目大意 : 这道题 很好读懂 不需要翻译

解题思路:
就是构造矩阵 然后计算a[n][m]的值

我的思路就是
先把a[i][0]都为0的时候a[n][m]的值计算出来
再把a[0][i]都当成0的时候a[n][m]的值计算出来
把两者相加就是最终的结果了

所以我们就把这个问题分成两个子问题做就是了

一、
我先求的是a[0][i]都当成0的时候的a[n][m]值
这个其实很好求 先手写了一下发现有个规律

为了能明确的表达这个规律
在这里我们定义Sni为n个a[i][0]项和 SSni为Sni的前n项和 依此类推
未来了避免书写SSSSni的情况用mSni表示
例如3Sni就是SSSni; 这时候m=0就表示a[i][0]的值

我们通过手写能够知道a[n][m]的值为
(n-1)Smi+(n-2)Smi+…+(n-n)Smi;

而找这些值就很好处理了 只要构造一个上三角矩阵就行了

初始化a[i][j] 使每行都为a[i][0] 在乘上 上三角矩阵的k-1次幂就行了 切记a*上三角 不能反过来 因为矩阵只有结合

### 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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