poj 3735Training little cats(矩阵快速幂 完成模拟 注意优化)

本文介绍了一种通过矩阵运算来模拟猫咪进行特定训练的算法。该算法能够处理三种基本操作,并通过高效的矩阵幂运算来求解大规模重复操作下每只猫咪拥有的花生数量。

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Training little cats
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Description

Facer's pet cat just gave birth to a brood of little cats. Having considered the health of those lovely cats, Facer decides to make the cats to do some exercises. Facer has well designed a set of moves for his cats. He is now asking you to supervise the cats to do his exercises. Facer's great exercise for cats contains three different moves:
g i : Let the ith cat take a peanut.
e i : Let the ith cat eat all peanuts it have.
s i j : Let the ith cat and jth cat exchange their peanuts.
All the cats perform a sequence of these moves and must repeat it m times! Poor cats! Only Facer can come up with such embarrassing idea. 
You have to determine the final number of peanuts each cat have, and directly give them the exact quantity in order to save them.

Input

The input file consists of multiple test cases, ending with three zeroes "0 0 0". For each test case, three integers nm and k are given firstly, where n is the number of cats and k is the length of the move sequence. The following k lines describe the sequence.
(m≤1,000,000,000, n≤100, k≤100)

Output

For each test case, output n numbers in a single line, representing the numbers of peanuts the cats have.

Sample Input

3 1 6
g 1
g 2
g 2
s 1 2
g 3
e 2
0 0 0

Sample Output

2 0 1

Source


/*
难点在与怎么将这三种操作转换为矩阵的操作,以题目上的测试数据为例,定义表示猫咪的花生的向量A:

1 0 0 0
A[id]表示第id只猫的初始花生数量,初始时猫咪没有花生,所以都是0。当然,首个元素固定是1,这是为了做乘法用的。

定义单位初始方阵T:

1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 1 0
0 0 0 1
定义 R = A * T,那么R[id]表示第id只猫的最终花生数量。上面向量A那个突兀的1就是为了取矩阵T第1行各个值的。

那么

g i   := ++T[0][i]

e i   := set T[i][i] = 0 即将矩阵的元素(i,i)置为0

s i j := swap(T[t][i], T[t][j]) (0<=t<=height) 即将矩阵的i列和j列互换。

T执行m次,结果R = A * Tm 。轮到矩阵的幂出场了,将上次的模板改改即可:
*/
 
#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cstdio>
typedef long long ll;
using namespace std;
struct matrix{
	ll mat[150][150];
	matrix()
	{
		memset(mat,0,sizeof(mat));
	}
};
matrix ret,d;
ll n,m,k;
matrix mul(matrix a,matrix b)
{
	memset(ret.mat,0,sizeof(ret.mat));
	for(int i=0;i<=n;i++)
	{
	
		for(int k=0;k<=n;k++)//优化 防止超时 
		if(a.mat[i][k])
		{
		for(int j=0;j<=n;j++)
		{
			ret.mat[i][j]+=a.mat[i][k]*b.mat[k][j];	
		}	
		}
	}
	return ret;
}
matrix ks(matrix a,long long k)
{
	
	if(k==1)
	return a;
	matrix e;
	for(int i=0;i<=n;i++)
	{
		e.mat[i][i]=1;
	}
	if(k==0)
	return e;
	while(k)
	{
		if(k&1)
		{
			e=mul(e,a);
		}
		a=mul(a,a);
		k>>=1;
	}
	return e;
}
int main()
{
	while(~scanf("%lld%lld%lld",&n,&m,&k))
	{
		if(!n&&!m&&!k)break;
		ll a,b;
		memset(d.mat,0,sizeof(d.mat));
		for(int i=0;i<=n;i++)
		d.mat[i][i]=1;
		char op[5];
		while(k--)
		{
			scanf("%s",op);
			if(op[0]=='g')//  第一行表示每只猫的豆豆数  当输入g的时候a猫的豆豆加一  当输入e时 把a猫的所有豆豆清空  交换时把两列的数据全部交换 
			{
				scanf("%lld",&a);
				d.mat[0][a]++;
			}
			else if(op[0]=='e')
			{
				scanf("%lld",&a);
				for(int i=0;i<=n;i++)
				d.mat[i][a]=0;
			}
			else {
				scanf("%lld%lld",&a,&b);
				for(int i=0;i<=n;i++)
				{
					ll t=d.mat[i][a];
					d.mat[i][a]=d.mat[i][b];
					d.mat[i][b]=t;
				}
			}
		}
		matrix ans=ks(d,m);
		printf("%lld",ans.mat[0][1]);
		for(int i=2;i<=n;i++)
		{
			printf(" %lld",ans.mat[0][i]);
		}
		printf("\n");
	}
	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。
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