Matrix Power Series poj3233矩阵快速幂

本文介绍了一种高效计算矩阵A的幂级数求和的方法,即求S = A + A² + ... + A^k (k≤10^9)。通过构建扩展矩阵并利用快速幂算法,实现O(n^3logk)的时间复杂度。
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Matrix Power Series
Time Limit: 3000MS Memory Limit: 131072K
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Description

Given a n × n matrix A and a positive integer k, find the sum S = A + A2 + A3 + … + Ak.

Input

The input contains exactly one test case. The first line of input contains three positive integers n (n ≤ 30), k (k ≤ 109) and m (m < 104). Then follow n lines each containing n nonnegative integers below 32,768, giving A’s elements in row-major order.

Output

Output the elements of S modulo m in the same way as A is given.

Sample Input

2 2 4
0 1
1 1

Sample Output

1 2
2 3

令S[k]=I+A+……+A^(k-1)(其中I是单位矩阵)

时间复杂度为O(n^3logk)

AC代码:

#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
#define N 65
typedef long long ll;
int Mod,n,k;
struct Matrix
{
    int row,col;
    ll mat[N][N];
    void init(int row,int col,bool ok=false){
        this->row=row;
        this->col=col;
        memset(mat,0,sizeof(mat));
        if(!ok) return;
        for(int i=0;i<N;i++){
            mat[i][i]=1;
        }
    }
    Matrix operator *(const Matrix& B){
        Matrix C;
        C.init(row,B.col);
        for(int k=0;k<col;k++){
            for(int i=0;i<row;i++){
                if(mat[i][k]==0) continue;
                for(int j=0;j<B.col;j++){
                    if(B.mat[k][j]==0) continue;
                    C.mat[i][j]+=(mat[i][k]%Mod)*(B.mat[k][j]%Mod);
                    C.mat[i][j]=C.mat[i][j]%Mod;
                }
            }
        }
        return C;
    }
    Matrix pow(ll n){
        Matrix B,A=*this;
        B.init(row,col,1);
        while(n){
            if(n&1) B=B*A;
            A=A*A;
            n>>=1;
        }
        return B;
    }
};
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&k,&Mod);
    Matrix A,B;
    A.init(n,n);
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=0;j<n;j++){
            scanf("%d",&A.mat[i][j]);
        }
    }
    B.init(2*n,2*n);
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=0;j<n;j++){
            B.mat[i][j]=A.mat[i][j];
        }
        B.mat[n+i][i]=B.mat[n+i][n+i]=1;
    }
    B=B.pow(k+1);
    for(int i=0;i<n;i++){
        for(int j=0;j<n;j++){
            ll a=B.mat[n+i][j]%Mod;
            if(i==j) a=(a+Mod-1)%Mod;
            printf("%lld%c",a,j+1==n?'\n':' ');
        }
    }
    return 0;
}

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以下是Java解决POJ3233矩阵幂序列问题的代码和解释: ```java import java.util.Scanner; public class Main { static int n, k, m; static int[][] A, E; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); k = sc.nextInt(); m = sc.nextInt(); A = new int[n][n]; E = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { A[i][j] = sc.nextInt() % m; E[i][j] = (i == j) ? 1 : 0; } } int[][] res = matrixPow(A, k); int[][] ans = matrixAdd(res, E); printMatrix(ans); } // 矩阵乘法 public static int[][] matrixMul(int[][] a, int[][] b) { int[][] c = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { for (int k = 0; k < n; k++) { c[i][j] = (c[i][j] + a[i][k] * b[k][j]) % m; } } } return c; } // 矩阵快速幂 public static int[][] matrixPow(int[][] a, int b) { int[][] res = E; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) { res = matrixMul(res, a); } a = matrixMul(a, a); b >>= 1; } return res; } // 矩阵加法 public static int[][] matrixAdd(int[][] a, int[][] b) { int[][] c = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { c[i][j] = (a[i][j] + b[i][j]) % m; } } return c; } // 输出矩阵 public static void printMatrix(int[][] a) { for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { System.out.print(a[i][j] + " "); } System.out.println(); } } } ``` 解释: 1. 首先读入输入的n、k、m和矩阵A,同时初始化单位矩阵E。 2. 然后调用matrixPow函数求出A的k次幂矩阵res。 3. 最后将res和E相加得到结果ans,并输出。 4. matrixMul函数实现矩阵乘法,matrixPow函数实现矩阵快速幂matrixAdd函数实现矩阵加法,printMatrix函数实现输出矩阵
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