poj 3070 矩阵快速幂简单题

本文通过一个具体的示例讲解了如何使用矩阵快速幂算法解决特定类型的问题。代码中定义了一个结构体来表示矩阵,并实现了矩阵乘法和快速幂运算。通过对输入的整数n进行处理,演示了如何高效地计算特定矩阵的幂次方。

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基本运用,基本是模板题。

求fi【n】.       (1,1)    *( 1  )

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#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
struct juz
{
    int bat[3][3];
    int x,y;     //行 列
};
juz mutp(juz a,juz b)
{
    juz c;
    c.x=a.x;c.y=b.y;
    memset(c.bat,0,sizeof(c.bat));
    for(int k=0;k<a.y;k++)
          for(int i=0;i<a.x;i++)
          if(a.bat[i][k])
          {
              for(int j=0;j<b.y;j++)
              {
                  c.bat[i][j]+=(a.bat[i][k]*b.bat[k][j])%10000;
              }
          }
    return c;
}
juz quickf(juz a,int k)
{
    juz c=a;
    for(int i=0;i<a.x;i++)
      for(int j=0;j<a.x;j++)
          c.bat[i][j]=(i==j);
    while(k>=1)
    {
        if(k%2)
            c=mutp(c,a);
        k=k/2; a=mutp(a,a);
    }
    return c;
}
int main()
{
    int n;
    while(cin>>n&&n!=-1)
    {
        if(n==0)
         {
            cout<<0<<endl;continue;
         }
        juz a,b,c;
        a.x=2;a.y=2; b.x=2;b.y=1;
        a.bat[0][0]=1;a.bat[0][1]=1;a.bat[1][0]=1;a.bat[1][1]=0;
        b.bat[0][0]=1;b.bat[1][0]=0;
        c=quickf(a,n-1);
        c=mutp(c,b);
        cout<<c.bat[0][0]<<endl;
    }
    return 0;
}


以下是Java解决POJ3233—矩阵幂序列问的代码和解释: ```java import java.util.Scanner; public class Main { static int n, k, m; static int[][] A, E; public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); k = sc.nextInt(); m = sc.nextInt(); A = new int[n][n]; E = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { A[i][j] = sc.nextInt() % m; E[i][j] = (i == j) ? 1 : 0; } } int[][] res = matrixPow(A, k); int[][] ans = matrixAdd(res, E); printMatrix(ans); } // 矩阵乘法 public static int[][] matrixMul(int[][] a, int[][] b) { int[][] c = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { for (int k = 0; k < n; k++) { c[i][j] = (c[i][j] + a[i][k] * b[k][j]) % m; } } } return c; } // 矩阵快速幂 public static int[][] matrixPow(int[][] a, int b) { int[][] res = E; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) { res = matrixMul(res, a); } a = matrixMul(a, a); b >>= 1; } return res; } // 矩阵加法 public static int[][] matrixAdd(int[][] a, int[][] b) { int[][] c = new int[n][n]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { c[i][j] = (a[i][j] + b[i][j]) % m; } } return c; } // 输出矩阵 public static void printMatrix(int[][] a) { for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { System.out.print(a[i][j] + " "); } System.out.println(); } } } ``` 解释: 1. 首先读入输入的n、k、m和矩阵A,同时初始化单位矩阵E。 2. 然后调用matrixPow函数求出A的k次幂矩阵res。 3. 最后将res和E相加得到结果ans,并输出。 4. matrixMul函数实现矩阵乘法,matrixPow函数实现矩阵快速幂,matrixAdd函数实现矩阵加法,printMatrix函数实现输出矩阵
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