Codeforces Round #307 (Div. 2) D. GukiZ and Binary Operations (矩阵高速幂)

本文解析了CodeForces竞赛中一道题目D的解决思路,通过动态规划推导出了一个斐波那契数列,并利用矩阵快速幂的方法高效求解。文章提供了完整的代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目地址:http://codeforces.com/contest/551/problem/D
分析下公式能够知道,相当于每一位上放0或者1使得最后成为0或者1。假设最后是0的话,那么全部相邻位一定不能全是1,由于假设有一对相邻位全为1,那么这两个的AND值为1。又由于OR值是仅仅要有1。结果就为1。所以这位结果肯定为1。所以就推出了一个dp转移方程。dp[i][j]表示第i位上的数为j时的总个数。那么有:
dp[i][0]=dp[i-1][0]+dp[i-1][1];
dp[i][1]=dp[i-1][0];
设f[i]表示第i位上的总个数,即f[i]=dp[i][0]+dp[i][1].
所以,f[i]=dp[i-1][0]+dp[i-1][1]+dp[i-1][0]
f[i]=f[i-1]+dp[i-1][0]
f[i]=f[i-1]+dp[i-2][0]+dp[i-2][1]
f[i]=f[i-1]+f[i-2]
所以,推到最后可发现这是一个斐波那契!!


所以用矩阵高速幂求结果为0时的情况。然后为1的时候就是2^n-(结果为0的情况值)。

然后由于每一位都是独立的,所以分别推断每一位是0还是1,然后乘起来。


代码例如以下:

#include <iostream>
#include <string.h>
#include <math.h>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <stdlib.h>
#include <map>
#include <set>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
using namespace std;
#define LL __int64
#define pi acos(-1.0)
//#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000")
//const int mod=9901;
const int INF=0x3f3f3f3f;
const double eqs=1e-9;
const int MAXN=110000+10;
LL mod;
struct Matrix
{
        LL ma[3][3];
}init,res;
LL ksm(LL k, LL x)
{
        LL ans=1;
        while(k){
                if(k&1) ans=ans*x%mod;
                k>>=1;
                x=x*x%mod;
        }
        return ans;
}
Matrix Mult(Matrix x, Matrix y, int z)
{
        Matrix tmp;
        for(int i=0; i<z; i++) {
                for(int j=0; j<z; j++) {
                        tmp.ma[i][j]=0;
                        for(int k=0; k<z; k++) {
                                tmp.ma[i][j]+=x.ma[i][k]*y.ma[k][j];
                                if(tmp.ma[i][j]>=mod) tmp.ma[i][j]%=mod;
                        }
                }
        }
        return tmp;
}
Matrix Pow(Matrix x, LL k, int z)
{
        Matrix tmp;
        int i, j;
        for(i=0; i<z; i++) for(j=0; j<z; j++) tmp.ma[i][j]=(i==j);
        while(k) {
                if(k&1) tmp=Mult(tmp,x,z);
                x=Mult(x,x,z);
                k>>=1;
        }
        return tmp;
}
int main()
{
        LL n, k, l, x1, x2, ans, tmp, i;
        while(scanf("%I64d%I64d%I64d%I64d",&n,&k,&l,&mod)!=EOF){
                if(l<=62&&k>=((LL)1<<l)){
                        puts("0");
                        continue ;
                }
                init.ma[0][0]=init.ma[0][1]=1;
                init.ma[1][0]=1;
                init.ma[1][1]=0;
                res=Pow(init,n-2,2);
                tmp=ksm(n,(LL)2);
                x1=(res.ma[0][1]*2%mod+res.ma[0][0]*3%mod)%mod;
                x2=(tmp+mod-x1)%mod;
                ans=1;
                for(i=0;i<l;i++){
                        if(k&((LL)1<<i))
                                ans=ans*x2%mod;
                        else ans=ans*x1%mod;
                }
                printf("%I64d\n",ans%mod);
        }
        return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7264107.html

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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