Poj 3070 Fibonacci 矩阵快速幂

本文介绍了一种高效计算斐波那契数列中指定项最后四位数字的方法,使用矩阵快速幂算法来减少计算复杂度,并提供了完整的C++代码实现。

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: 16617 Accepted: 11637

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
AC代码:

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int MOD = 10000;
struct mut{
	int at[4][4];
};
int q;
mut d;

//两个矩阵相乘 
mut mal(mut a, mut b){
	mut c;
	memset(c.at, 0, sizeof(c.at));
	for(int i = 1; i <= q; i++){
		for(int j = 1; j <= q; j++){
			for(int k = 1; k <= q; k++){
				c.at[i][j] += a.at[i][k] * b.at[k][j];
				if(c.at[i][j] >= MOD) c.at[i][j] %= MOD;
			}
		}
	}
	return c;
} 

//求n次幂矩阵 
mut expo(mut a, int k){
	mut e;
	memset(e.at, 0, sizeof(e.at));
	for(int i = 1; i <= q; i++) e.at[i][i] = 1;
	while(k){
		if(k & 1) e = mal(e, a);
		a = mal(a, a);
		k >>= 1;
	}
	return e;
}

int main(){
	q = 2;
	int n;
	d.at[1][1] = 1;
	d.at[1][2] = 1;
	d.at[2][1] = 1;
	d.at[2][2] = 0;
//	mut ans = expo(d, 3);
//	for(int i = 1; i <= 2; i++){
//		for(int j = 1; j<= 2; j++){
//			printf("%d ", ans.at[i][j]);
//		}
//		printf("\n");
//	}

	while(scanf("%d", &n) != EOF && n != -1){
		if(n == 0) printf("0\n");
		else if(n == 1)	printf("1\n");
		else{
			mut ans = expo(d, n);
			printf("%d\n", ans.at[1][2]);
		} 
	}
	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。例如斐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; } ``` 此代码实现了针对斐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

打赏作者

kunsir_

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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