hdu 4291(矩阵幂)

本文探讨了快速幂运算的实现方式,并结合循环节检测技术优化算法效率。

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/*找到循环节*/
#include <stdio.h>
int main()
{
   long long a,b,c,i;
   a=0;
   b=1;
   
   for(i=1;;i++)
   {
     c=(a+3*b)%222222224;
     c=c%222222224;
     a=b%222222224;
     b=c%222222224;
     
     if(a==0 && b==1)
     {
       printf("%d\n",i);
       break;        
     }
  }
    // for(;;);
}

#include <stdio.h>
#define N  2
struct matrix
{
     long long  m[2][2];
}A,B;
 
void init()
{
     A.m[0][0]=1, A.m[0][1]=0;
     A.m[1][0]=0, A.m[1][1]=1;
     B.m[0][0]=3, B.m[0][1]=1;
     B.m[1][0]=1, B.m[1][1]=0;
}
matrix matrixmul(matrix a,matrix b,long long mod)
{
    matrix c;
    
    for(int i=0;i<N;i++)
     for(int j=0;j<N;j++)
     {
        c.m[i][j]=0;
        for(int k=0;k<N;k++)
          c.m[i][j] += (a.m[i][k]*b.m[k][j])%mod;
        c.m[i][j]%=mod;       
     }     
   return c;    
}

long long qiuckpow(long long n,long long mod)
{
     matrix m=B,b=A;
     
     if(n==0) return 0;
     n--;
     while(n>=1)
     {
        if(n&1)
           b = matrixmul(b,m,mod);
         n = (n>>1);
         m = matrixmul(m,m,mod);
     }   
     return b.m[0][0];  
}
int main()
{
   long long n;  
   long long  ans;
   init();
   
   while(scanf("%I64d",&n)!=EOF)
   {
       ans = qiuckpow(n,183120);
       ans = qiuckpow(ans,222222224);  
       ans = qiuckpow(ans,1000000007);  
       printf("%I64d\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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