Light OJ 1096 nth Term (矩阵快速幂)

本文探讨了如何使用递推矩阵和快速幂运算来解决特定数学问题,详细介绍了矩阵乘法、快速幂运算的实现以及如何将这些算法应用于实际案例中。

题目链接:http://www.lightoj.com/volume_showproblem.php?problem=1096


递推矩阵如下:



代码如下:

#include <cstdio>
#include <cstring>

const int mod = 10007;
const int matSize = 5;
int n, a, b, c;

struct Mat
{
    int val[matSize][matSize];
    void init() { memset(val,0,sizeof(val)); }
    void set1() {                             // 把矩阵置为单位矩阵
        for(int i=0; i<matSize; i++)
            for(int j=0; j<matSize; j++)
                val[i][j] = (i == j);
    }
    friend Mat operator*(Mat a, Mat b)        // 重载*号进行矩阵乘法
    {
        Mat res;
        res.init();
        for(int i=0; i<matSize; i++) {
            for(int k=0; k<matSize; k++) {
                if(a.val[i][k]) {
                    for(int j=0; j<matSize; j++) {
                        res.val[i][j] += a.val[i][k]*b.val[k][j];
                        res.val[i][j] %= mod;
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
    friend Mat operator^(Mat a, int x)         // 重载^号进行快速幂运算
    {
        Mat res;
        res.set1();
        while(x)
        {
            if(x & 1) res = res * a;
            a = a * a;
            x >>= 1;
        }
        return res;
    }
};

Mat base;
Mat A;
Mat B;

void init()
{
    base.val[3][0] = 1;
}

void init1()
{
    A.val[0][0] = a;
    A.val[0][2] = b;
    A.val[0][3] = c;
    A.val[1][0] = 1;
    A.val[2][1] = 1;
    A.val[3][3] = 1;
}

int main()
{
    int cases;
    scanf("%d", &cases);
    for(int t=1; t<=cases; t++) {
        scanf("%d%d%d%d", &n, &a, &b, &c);
        base.init();
        init();
        A.init();
        init1();
        B = (A^n) * base;
        printf("Case %d: %d\n", t, B.val[2][0]);
    }
    return 0;
}


### OJ P2001 吉利矩阵 题解与代码实现 吉利矩阵问题通常涉及矩阵的构造或计算,以下是对该问题的详细解析和代码实现。 #### 问题分析 吉利矩阵的问题核心在于构造一个满足特定条件的矩阵。假设矩阵大小为 \( n \times m \),需要根据题目要求生成矩阵元素,并满足某些约束条件。例如,矩阵中每一行或每一列的和可能需要符合某种规则[^1]。 对于此类问题,通常可以通过数学公式推导出矩阵元素的构造方法,或者通过动态规划、组合数学等算法进行求解。 #### 解题思路 在本题中,矩阵的构造可以分为两个部分: 1. **前一部分**:矩阵的某一部分可以通过直接计算得到,其值为 \( n \times m^{k-1} \)[^1]。 2. **后一部分**:另一部分需要考虑某个变量 \( i_j \) 的贡献,其值为 \( (k-1) \times \frac{m(m+1)}{2} \times m^{k-2} \)。 结合上述两部分的结果,可以得到矩阵中每个元素的具体值。 #### 代码实现 以下是基于 Python 的代码实现: ```python def generate_matrix(n, m, k): matrix = [] for i in range(n): row = [] for j in range(m): # 计算矩阵元素 element = (n * (m ** (k - 1))) + ((k - 1) * (m * (m + 1)) // 2 * (m ** (k - 2))) row.append(element) matrix.append(row) return matrix # 示例输入 n, m, k = 3, 4, 2 result = generate_matrix(n, m, k) # 输出结果 for row in result: print(row) ``` #### 注意事项 - 上述代码中的矩阵元素计算公式是基于引用内容中的数学推导[^1]。 - 如果题目中有额外的约束条件(如矩阵元素需唯一或满足某种顺序),需要进一步调整代码逻辑。 #### 结论 通过上述方法,可以高效地生成满足条件的吉利矩阵。此方法的核心在于将矩阵分解为两部分分别计算,并最终合并结果。
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