矩阵快速幂

矩阵快速幂

给定n*n的矩阵A,求A^k

Code:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define ll long long
const ll N=102;
const ll mod=1e9+7;
ll k;int n;
struct matrix
{
    ll dx[N][N];
    matrix()
    {
        memset(dx,0,sizeof(dx));
    }
    matrix(ll d)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++)
                dx[i][j]=d;
    }
    matrix friend operator *(matrix n1,matrix n2)
    {
        matrix n3;
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=n;j++)
                for(int k=1;k<=n;k++)
                    n3.dx[i][j]=(n3.dx[i][j]+n1.dx[i][k]*n2.dx[k][j])%mod;
        return n3;
    }
}B,ANS;
void quick_pow(matrix A,ll k)
{
    while(k)
    {
        if(k&1)
            ANS=A*ANS;
        A=A*A;
        k>>=1;
    }
}
void init()
{
    scanf("%d%lld",&n,&k);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
            scanf("%lld",&B.dx[i][j]);
}
void work()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        ANS.dx[i][i]=1;
    quick_pow(B,k);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=n;j++)
            printf("%lld ",ANS.dx[i][j]);
        printf("\n");
    }
}
int main()
{
    init();
    work();
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/butterflydew/p/9252224.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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