hdu 2604 Queuing 矩阵快速幂

本文介绍了一种使用矩阵快速幂优化状态转移的算法解决特定队列计数问题的方法。该问题要求计算长度可达1e6的队列中不包含特定模式的队列总数,并通过递推公式和矩阵运算实现高效求解。

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链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2604

题意:给出一个队列,其中站着f(女人)m(男人),让你求出队列中不含有fmf和fff的队列总共的种类数(对M取模)。队列长度达到1e6肯定不能用排列组合做,用状态转移的方式。因为要取模,所以不能打表,只能每次求,这样就需要用到矩阵快速幂来降低时间复杂度了。

递推公式:(a[i][0]~aa[i][3]分别代表mm,mf,fm,ff结尾的队列)

a[i][0]=a[i-1][2]+a[i-1][0]

a[i][1]=a[i-1][0]

a[i][2]=a[i-1][1]+a[i-1][3]

a[i][3]=a[i-1][1]

所以右乘矩阵 1 0 1 0 即可。

                         1 0 0 0

                         0 1 0 1

                         0 1 0 0

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
#define maxn 10
int M,K;
struct Matrix
{
    int n,m;
    int a[maxn][maxn];
    Matrix operator *(const Matrix &b)const
    {
        Matrix tmp;
        tmp.n=n;
        tmp.m=m;
        memset(tmp.a,0,sizeof(tmp.a));
        for(int i=0; i<n; i++)
            for(int j=0; j<b.m; j++)
                for(int k=0; k<m; k++)
                {
                    tmp.a[i][j]+=a[i][k]*b.a[k][j];
                    tmp.a[i][j]%=M;
                }
        return tmp;
    }
};
Matrix M_quick_pow(Matrix &m,int k)
{
    Matrix tmp;
    tmp.n=m.n;
    tmp.m=m.m;
    for(int i=0; i<tmp.n; i++)
    {
        for(int j=0; j<tmp.n; j++)
        {
            if(i==j)
                tmp.a[i][j]=1;
            else tmp.a[i][j]=0;
        }
    }
    while(k)
    {
        if(k&1)
            tmp=tmp*m;
        k>>=1;
        m=m*m;
    }
    return tmp;
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d",&K,&M)!=EOF)
    {
        Matrix aa;
        aa.n=aa.m=4;
        aa.a[0][0]=aa.a[0][2]=aa.a[1][0]=aa.a[2][1]=aa.a[2][3]=aa.a[3][1]=1;
        aa.a[0][1]=aa.a[0][3]=aa.a[1][1]=aa.a[1][2]=aa.a[1][3]=aa.a[2][0]=aa.a[2][2]=aa.a[3][0]=aa.a[3][2]=aa.a[3][3]=0;
        Matrix bb;
        bb.n=1,bb.m=4;
        bb.a[0][0]=bb.a[0][1]=bb.a[0][2]=bb.a[0][3]=1;
        aa=M_quick_pow(aa,K-2);
        bb=bb*aa;
        int ans=0;
        for(int i=0;i<4;i++)
        ans=(ans+bb.a[0][i])%M;
        printf("%d\n",ans);

    }

}
本来做之前说建立矩阵如网络流建图一样困难,仔细想一想,没有那么困难,主要是找出递推公式,让后矩阵快速幂就是用来优化的。

### 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式: ```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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