hdu 5015(矩阵快速幂)

针对一个特定矩阵问题,通过分析规律并运用矩阵快速幂的方法,实现了高效计算大规模矩阵元素值的算法。该算法适用于第一行有特定递增模式且遵循特定计算规则的矩阵。

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题意:有一个矩阵横排第一行初始是0,233,2333,23333...,然后给出计算公式a[i][j] = a[i - 1][j] + a[i][j - 1],然后给出了n和m和第一列的各值要求计算a[n][m]的值。

题解:n <= 10但m <= 10^9,空间和时间花费都大,已知第一列a0,a1,a2......an,那么第二列每个数字就是b1 = a1 + 233,b2 = b1 + a2 = a1 + a2 + 233... 找到特点后构造矩阵然后用矩阵快速幂求解。

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define ll long long
const int N = 15;
const int MOD = 10000007;
int n, m;
struct Mat {
    ll a[N][N];
    Mat() {
        memset(a, 0, sizeof(a));
    }
    Mat operator * (Mat b) {
        Mat c;
        for (int i = 0; i < n; i++)
            for (int j = 0; j < n; j++)
                for (int k = 0; k < n; k++)
                    c.a[i][j] = (c.a[i][j] + a[i][k] * b.a[k][j]) % MOD;
        return c;
    }
};

Mat f(Mat b, int m) {
    Mat c;
    for (int i = 0; i < n; i++)
        c.a[i][i] = 1;
    while (m) {
        if (m & 1)
            c = c * b;
        b = b * b;
        m >>= 1;
    }
    return c;
}

int main() {
    while (scanf("%d%d", &n, &m) == 2) {
        Mat A;
        A.a[0][0] = 1;
        A.a[1][0] = 1;
        A.a[1][1] = 10;
        n += 2;
        for (int i = 2; i < n; i++)
            for (int j = 1; j <= i; j++)
                A.a[i][j] = 1;
        A = f(A, m);
        ll temp[N], res = 0;
        temp[0] = 3;
        temp[1] = 233;
        for (int i = 2; i < n; i++)
            scanf("%lld", &temp[i]);
        for (int i = 0; i < n; i++)
            res = (res + temp[i] * A.a[n - 1][i] % MOD) % MOD;
        printf("%lld\n", res);
    }
    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。 ---
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