poj 3233:Matrix Power Series

给定一个矩阵,求其前k次方的矩阵和。

 

二分+矩阵快速幂,S=(A1+A2+…+An)+(A1+A2+…+An)*k,然后递归求解A1+A2+…+An,递归结束条件k==1。

很早以前看的这题,当时不会,拖啊拖的,今天灵光乍现,不过A的也不顺利,递归一直写错,最后才AC。


#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
using namespace std;

typedef struct D {
	int A[35][35];
}D;

D dd,kk;
int n,m;

D multi(D a,D b){
	D t;
	memset(t.A,0,sizeof(t.A));
	for(int i=0;i<n;i++){
		for(int j=0;j<n;j++){
			for(int k=0;k<n;k++){
				t.A[i][j]+=a.A[i][k]*b.A[k][j];
				t.A[i][j]%=m;
			}
		}
	}
	return t;
}

D add(D a,D b){
	for(int i=0;i<n;i++){
		for(int j=0;j<n;j++){
			a.A[i][j]+=b.A[i][j];
			a.A[i][j]%=m;
		}
	}
	return a;
}

D pow(int k){
	D p=dd,ans;
	memset(ans.A,0,sizeof(ans.A));
	for(int i=0;i<n;i++){
		ans.A[i][i]=1;
	}
	while(k>0){
		if(k&1){
			ans=multi(ans,p);
		}
		p=multi(p,p);
		k>>=1;
	}
	return ans;
}

D calcu(int k){
	if(k==1) return dd;

	D t=calcu(k>>1);
	if(k&1){
		D tt=pow((k>>1)+1);
		return add(add(t,tt),multi(t,tt));
	}
	else {
		D tt=pow(k>>1);
		return add(t,multi(t,tt));
	}
}

int main(){
	//freopen("in.txt","r",stdin);
	int k;
	cin>>n>>k>>m;
	for(int i=0;i<n;i++){
		for(int j=0;j<n;j++){
			cin>>dd.A[i][j];
			kk.A[i][j]=dd.A[i][j];
		}
	}
	D ss=calcu(k);
	for(int i=0;i<n;i++){
		for(int j=0;j<n;j++){
			printf("%d%s",ss.A[i][j],(j+1>=n)?"\n":" ");
		}
	}
	
	return 0;
}



注:

不过题目的数据有点弱,有一个数据有明显的错误,这个代码还是AC了。此处注明,日后再解。

数据:

10 10000 100000

2 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 4 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 9 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1


内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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