HDU 5667 Sequence 矩阵快速幂

官方题解:

观察递推式我们可以发现,所有的fi​​都是a的幂次,所以我们可以对fi​​取一个以a为底的log,gi​​=loga​​ fi​​

那么递推式变gi​​=b+cgi1​​+gi2​​,这个式子可以矩阵乘法

这题有一个小trick,注意a mod p=0的情况.

分析:排除了a mod p=0的情况,幂次可以对(p-1)取模,这是由于离散对数定理

         相关定理请查阅 算导

吐槽:比赛的时候就是被a mod p=0这种情况给hack掉了,我太弱了

 

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <math.h>
#include <set>
#include <map>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <string.h>
#include <string>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int INF=0x3f3f3f3f;
const int N=1e5+5;
LL p,a,b,c,n;
struct asd{
   LL c[4][4];
};
asd mul(asd a,asd b){
    asd d;
    for(int i=1;i<=3;++i){
      for(int j=1;j<=3;++j){
        d.c[i][j]=0;
        for(int k=1;k<=3;++k)
          d.c[i][j]=(d.c[i][j]+a.c[i][k]*b.c[k][j]%(p-1))%(p-1);
      }  
    }
    return d;   
}
asd fun(LL m){
    asd a,e;
    for(int i=1;i<=3;++i)
     for(int j=1;j<=3;++j)
       a.c[i][j]=e.c[i][j]=0; 
    a.c[1][1]=c;
    a.c[1][2]=1;
    a.c[1][3]=b;
    a.c[2][1]=1;
    a.c[3][3]=1;
    e.c[1][1]=e.c[2][2]=e.c[3][3]=1;
    while(m){
        if(m&1)e=mul(e,a);
        m>>=1;
        a=mul(a,a);
    }
    return e;   
}
LL fun2(LL a,LL x){
    LL res=1;
    while(x){
        if(x&1)res=(res*a)%p;
        x>>=1;
        a=(a*a)%p;
    }
    return res;
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
      scanf("%I64d%I64d%I64d%I64d%I64d",&n,&a,&b,&c,&p);
      if(n==1){
        printf("1\n");
        continue;
      }
      if(n==2){
         printf("%I64d\n",fun2(a,b));
         continue;
      }
      if(a%p==0){
        printf("0\n");
        continue;
     }
      asd t=fun(n-2);
      LL x=0;
      x=(x+t.c[1][1]*b%(p-1))%(p-1);
      x=(x+t.c[1][3])%(p-1);
      printf("%I64d\n",fun2(a,x));
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/shuguangzw/p/5400472.html

### 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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