hdu 1757 A Simple Math Problem(矩阵乘法)

本文介绍了一种利用矩阵快速幂解决特定数学问题的方法。通过构造特定矩阵并运用快速幂算法,可以有效地计算出问题的答案。文章详细展示了算法的实现过程,并提供了一段完整的C++代码示例。

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题目分析:由题意可构造矩阵matrix[10][10],maze[1][1]=a0,maze[2][1]=a1,,,maze[10][1]=a9,,,,maze[1][2]=maze[2][3]=

,,,maze[9][10]=1,其余全为10.

则k>10时,maze[10][10]^(k-9),     ans=9*maze[1][1],,,,+0*maze[10][1],,,,

代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<memory.h>
using namespace std;
struct node
{
	int matrix[11][11];
}maze;
int k,m;
node operator * (node x,node y)
{
	node temp;
	for(int i=1;i<=10;i++)
		for(int j=1;j<=10;j++)
		{
			int t=0;
			for(int k=1;k<=10;k++)
				t+=(x.matrix[i][k]*y.matrix[k][j])%m;
			temp.matrix[i][j]=(t%m);
		}
	return temp;
}
node fun(node b,int k)
{
	node a;
	if(k==0)
	{
		memset(a.matrix,0,sizeof(a.matrix));
		for(int i=1;i<=10;i++)
			a.matrix[i][i]=1;
		return a;
	}
	if(k==1)
	{
		return b;
	}
	a=fun(b,k/2);
	if(k%2==1)
	{
		return a*a*b;
	}
	else
		return a*a;
}
int main()
{
	while(scanf("%d %d",&k,&m)!=EOF)
	{
		int x;
		memset(maze.matrix,0,sizeof(maze.matrix));
        for(int i=1;i<=10;i++)
		{
			scanf("%d",&x);
			maze.matrix[i][1]=x;
		}
		for(int i=1;i<=9;i++)
			maze.matrix[i][i+1]=1;
        int ans=0;
		if(k<=9)
		     ans=k%m;
		else
		{
			node a=fun(maze,k-9);
		    for(int i=1;i<=10;i++)
				ans+=a.matrix[i][1]*(10-i);
			ans%=m;
		}
		printf("%d\n",ans);
	}
	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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