矩阵快速幂模板题

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
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=15,mod=9973; 
int n,k;
//定义矩阵结构体
struct mat{
	long long a[maxn][maxn];
};
//重载乘号(定义矩阵乘法)
mat operator*(mat x,mat y){
	mat ans;
	memset(ans.a,0,sizeof(ans.a));
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=n;j++){
			for(int k=1;k<=n;k++){
				ans.a[i][j]=(ans.a[i][j]+x.a[i][k]*y.a[k][j])%mod;
			}
		}
	}
	return ans;
}
//矩阵快速幂
mat qsortmod(mat a,int k){
	mat s;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=n;j++){
			if(i==j) s.a[i][j]=1;
			else s.a[i][j]=0;
		}
	}
	while(k){
		if(k&1) s=s*a;
		k>>=1;
		a=a*a;	
	}
	return s;
}
int main(){
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while(t--){
		scanf("%d%d",&n,&k);
		mat m;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			for(int j=1;j<=n;j++){
				scanf("%lld",&m.a[i][j]);
			}
		}
		mat s=qsortmod(m,k);
		long long sum=0;
		for(int i=1;i<=n;i++){
			sum=(sum+s.a[i][i])%mod;
		}
		printf("%lld\n",sum);
	}
	return 0;
}
<think>好的,我现在需要帮助用户了解快速幂取模算法的实现和应用。首先,我要回忆一下快速幂的基本原理,然后结合取模操作来解释。根据用户提供的引用内容,特别是引用[3]中的代码,可以知道快速幂取模的关键步骤是通过循环将指数分解为二进制,并利用模运算的性质来减少计算量。 首先,我应该解释快速幂取模算法的核心思想,可能包括分治策略和二进制分解。然后,详细说明实现步骤,比如如何将指数n逐步减半,处理奇偶情况,以及每一步都进行取模操作以防止数值溢出。接着,给出一个具体的代码示例,比如C++的实现,这样用户可以直接参考模板。 然后,需要考虑应用场景,用户提到的LeetCode目是一个例,这里需要说明在组合数计算或大数问快速幂取模的重要性。此外,还要提到其他常见应用,比如密码学中的RSA算法,或者动态规划中的优化步骤。 用户可能还关心为什么需要取模,这时候要解释大数计算中的溢出问,以及取模运算在目或实际应用中的必要性。此外,可能需要比较传统幂运算和快速幂的时间复杂度差异,强调O(log n)的优势。 在组织回答时,要确保结构清晰,分点说明实现步骤、模板代码、应用场景和示例分析。同时,检查引用内容是否正确,比如引用[3]中的代码是否适合作为模板,是否有必要进一步解释代码中的位运算操作,比如n&1和n>>=1的作用。 最后,生成相关问时要围绕快速幂取模的优化、与其他算法的结合、不同编程语言的实现差异,以及具体的LeetCode目应用。确保问能够引导用户深入理解该算法的各个方面。</think>### 快速幂取模算法详解 #### 一、算法核心思想 快速幂取模结合了**快速幂算法**和**模运算性质**,用于高效计算形如$(a^b) \mod m$的表达式。其时间复杂度为$O(\log b)$,相比传统循环乘法$O(b)$显著提升效率[^2]。 #### 二、实现步骤 1. **初始化结果**:设$res=1$,用于存储最终结果 2. **循环处理指数**: - **当指数为奇数**:先乘底数并取模,即$res = (res \times a) \mod m$ - **底数平方取模**:将$a$更新为$(a \times a) \mod m$ - **指数折半**:通过右移运算$b = b >> 1$ 3. **终止条件**:当指数$b=0$时结束循环 #### 三、C++模板代码 ```cpp typedef long long ll; ll fast_pow_mod(ll a, ll b, ll mod) { ll res = 1; while (b > 0) { if (b & 1) // 判断奇偶性 res = (res * a) % mod; a = (a * a) % mod; // 底数平方 b >>= 1; // 指数折半 } return res; } ``` #### 四、应用场景 1. **密码学**:RSA加密中的大数模幂运算[^3] 2. **组合数学**:计算组合数$C(n,k) \mod p$时配合逆元使用 3. **算法竞赛**:处理大数溢出问(如LeetCode 1498序列计数)[^4] 4. **动态规划优化**:矩阵快速幂求解递推关系 #### 五、LeetCode应用示例 以**LeetCode 1498**为例,目要求计算满足条件的序列数目。解时需要: 1. 对数组排序后确定有效区间 2. 使用组合数公式$2^{(j-i)}$计算序列数量 3. 通过快速幂取模避免数值溢出 关键代码片段: ```cpp for (int i = 0; i < n; ++i) { while (j < n && nums[i] + nums[j] <= target) j++; ans = (ans + fast_pow_mod(2, j - i - 1, MOD)) % MOD; } ``` #### 六、模运算性质 快速幂取模依赖以下数学性质: $$(a \times b) \mod m = [(a \mod m) \times (b \mod m)] \mod m$$ 这使得每一步计算都能控制数值范围,防止溢出。
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