poj -3070 Fibonacci (矩阵快速幂)

本文介绍了一种使用矩阵快速幂方法高效计算斐波那契数列的方法,并给出了具体的C++实现代码。该方法能有效减少计算时间复杂度。

http://poj.org/problem?id=3070

直接用矩阵快速幂得到f(n)

然后输出后四位即可。

 1 #include <cstdio>
 2 typedef long long ll;
 3 const int mod = 10000;
 4 struct Mat
 5 {
 6     ll matrix[2][2];
 7 };
 8 
 9 Mat mul(Mat a,Mat b)
10 {
11     Mat c;
12     for(int i=0;i<2;i++)
13         for(int j=0;j<2;j++)
14         {
15             c.matrix[i][j]=0;
16             for(int k=0;k<2;k++)
17             {
18                 c.matrix[i][j]+=(a.matrix[i][k]*b.matrix[k][j])%mod;
19             }
20             c.matrix[i][j]%=mod;
21         }
22     return c;
23 }
24 Mat mat;
25 Mat solve(ll m)
26 {
27     Mat mt=mat;
28     m--;
29     while(m)
30     {
31         if(m&1)
32         {
33             mt=mul(mat,mt);
34             m--;
35         }
36         mat=mul(mat,mat);
37         m/=2;
38     }
39     return mt;
40 }
41 int main()
42 {
43     //freopen("a.txt","r",stdin);
44     ll n;
45     while(~scanf("%lld",&n)&&n!=-1)
46     {
47         if(n==0) {printf("0\n");continue;}
48         if(n==1) {printf("1\n");continue;}
49         mat.matrix[0][0]=mat.matrix[0][1]=mat.matrix[1][0]=1;
50         mat.matrix[1][1]=0;
51         Mat c=solve(n-1);
52         printf("%lld\n",c.matrix[0][0]%10000);
53     }
54     return 0;
55 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/nowandforever/p/4675401.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求解方法;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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