HDU 2855(由递推式构造矩阵+矩阵快速幂)

本文介绍了一种基于Fibonacci数列的检查算法——FibonacciCheck-up,该算法用于生成特定编号,并通过矩阵快速幂的方式进行优化计算。

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Fibonacci Check-up

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Total Submission(s): 1356    Accepted Submission(s): 778


Problem Description
Every ALPC has his own alpc-number just like alpc12, alpc55, alpc62 etc.
As more and more fresh man join us. How to number them? And how to avoid their alpc-number conflicted? 
Of course, we can number them one by one, but that’s too bored! So ALPCs use another method called Fibonacci Check-up in spite of collision. 

First you should multiply all digit of your studying number to get a number n (maybe huge).
Then use Fibonacci Check-up!
Fibonacci sequence is well-known to everyone. People define Fibonacci sequence as follows: F(0) = 0, F(1) = 1. F(n) = F(n-1) + F(n-2), n>=2. It’s easy for us to calculate F(n) mod m. 
But in this method we make the problem has more challenge. We calculate the formula  , is the combination number. The answer mod m (the total number of alpc team members) is just your alpc-number.
 

Input
First line is the testcase T.
Following T lines, each line is two integers n, m ( 0<= n <= 10^9, 1 <= m <= 30000 )
 

Output
Output the alpc-number.
 

Sample Input
  
2 1 30000 2 30000
 

Sample Output
  
1 3

分析:
先暴力打表找出规律,得出递推式为:F(n) = 3*F(n-1) - F(n-2)
由于N很大,线性时间会超时,要优化到 log(N),所以将递推公式变为矩阵,由矩阵快速幂求解即可。
形如: F(n) = a*F(n-1) + b*F(n-2)的式子,可以转化为:
  a  b
  1  0
形式的矩阵。

代码:
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std;

typedef long long int ll;

/**暴力打表找规律 
int arr[10];
int C(int n,int m){
	int ans = 1;
	for(int i=0; i<m; i++)
		ans *= (n-i);
	for(int i=1; i<=m; i++)
		ans /= i;
	return ans;
}

void make_list(){
	int Fac[10];
	Fac[0] = 0;
	Fac[1] = Fac[2] = 1;
	for(int i=3; i<10; i++)
		Fac[i] = Fac[i-1]+Fac[i-2];
	arr[0] = 0;
	for(int i=1; i<10; i++){
		for(int j=0; j<=i; j++)
			arr[i] += C(i,j)*Fac[j]; 
	}
	for(int i=0; i<10; i++)
		cout << arr[i] << endl;
}  */

int N,M; 
struct matrix{
	int a[2][2];
	matrix operator*(const matrix& tmp){
		matrix ans;
		memset(ans.a,0,sizeof(ans.a));
		for(int i=0; i<2; i++)
			for(int j=0; j<2; j++)
				for(int k=0; k<2; k++)
					ans.a[i][j] = (ans.a[i][j] + a[i][k]*tmp.a[k][j])%M;
		return ans;
	}
};

matrix quick_pow(matrix a,int n){
	matrix ans;
	ans.a[0][0] = ans.a[1][1] = 1;
	ans.a[0][1] = ans.a[1][0] = 0;
	while(n){
		if(n%2)
			ans = ans*a;
		a = a*a;
		n /= 2; 
	}
	return ans;
}

int main(){
	
	//make_list();
	int T;
	scanf("%d",&T);
	matrix ans;
	while(T--){ 
		ans.a[0][0] = 3;
		ans.a[0][1] = -1;
		ans.a[1][0] = 1;
		ans.a[1][1] = 0;
		scanf("%d %d",&N,&M);
		if(N==0){
			printf("0\n");
			continue;
		}
		ans = quick_pow(ans,N-1);
		printf("%d\n",(ans.a[0][0]+M)%M);
	}
	return 0;
}








### 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: ```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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