hdu 2604 Queuing (矩阵快速幂)

本文介绍了一种计算特定类型队列(E-队列)数量的方法,这些队列由字符'f'和'm'组成,并遵循特定规则。通过递推公式和矩阵运算,实现了高效求解长度为L的E-队列的数量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Queuing

Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 2773    Accepted Submission(s): 1275


Problem Description
Queues and Priority Queues are data structures which are known to most computer scientists. The Queue occurs often in our daily life. There are many people lined up at the lunch time. 

  Now we define that ‘f’ is short for female and ‘m’ is short for male. If the queue’s length is L, then there are 2L numbers of queues. For example, if L = 2, then they are ff, mm, fm, mf . If there exists a subqueue as fmf or fff, we call it O-queue else it is a E-queue.
Your task is to calculate the number of E-queues mod M with length L by writing a program.
 

Input
Input a length L (0 <= L <= 10 6) and M.
 

Output
Output K mod M(1 <= M <= 30) where K is the number of E-queues with length L.
 

Sample Input
3 8 4 7 4 8
 

Sample Output
6 2 1

记答案为f[n],则易得f[0]=0,f[1]=2,f[2]=4,f[3]=6;f[[4]=9;

当长度为N时,若最后一个字符为M,前N-1个字符没有限制,即为F(N-1);

当最后一个字符串为F的时候,就必须去除最后3个字符是fmf和fff的情况(倒数第二个字符为F、M均有可能会不满足情况),此时最后3个字符可能为mmf和mff;

当后3个字符为mmf时,前N-3个字符没有限制,即F(N-3);

但是当最后四个字符为mmff时,前N-4个字符无限制,即为F(N-1);

即f[n]=f[n-1]+f[n-3]+f[n-4];   

转化为矩阵即为:  

1 0 1 1       F(N-1)  F(N)      (即是f[n]=1*f[n-1]+0*f[n-2]+1*f[n-3]+1*f[n-4];)    
1 0 0 0  *    F(N-2)  = F(N-1)   (下面为单位矩阵)
0 1 0 0       F(N-3)  F(N-2)
0 0 1 0       F(N-4)  F(N-3)


#include"iostream"
#include"stdio.h"
#include"string.h"
#include"algorithm"
#include"queue"
#include"vector"
using namespace std;
#define N 4
#define LL __int64
struct Mat
{
    LL mat[N][N];
};
int M,n=4;
int p[5]={0,2,4,6,9};
Mat operator *(Mat a,Mat b)
{
    int i,j,k;
    Mat c;
    memset(c.mat,0,sizeof(c.mat));
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        for(j=0;j<n;j++)
        {
            c.mat[i][j]=0;
            for(k=0;k<n;k++)
            {
                c.mat[i][j]+=(a.mat[i][k]*b.mat[k][j])%M;
            }
            c.mat[i][j]%=M;
        }
    }
    return c;
}
int fun(Mat &a,int k)
{
    int i;
    Mat ans;
    memset(ans.mat,0,sizeof(ans.mat));
    for(i=0;i<n;i++)
        ans.mat[i][i]=1;
    while(k)
    {
        if(k&1)
            ans=ans*a;
        k>>=1;
        a=a*a;
    }
    LL s=0;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        s+=ans.mat[0][i]*p[n-i];
        s%=M;
    }
    return s;
}
int main()
{
    int i,l;
    Mat a;
    while(scanf("%d%d",&l,&M)!=-1)
    {
        if(l<=n)
        {
            printf("%d\n",p[l]%M);
            continue;
        }
        memset(a.mat,0,sizeof(a.mat));
        a.mat[0][0]=a.mat[0][2]=a.mat[0][3]=1;
        for(i=1;i<n;i++)
            a.mat[i][i-1]=1;
        printf("%d\n",fun(a,l-4));
    }
    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。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值