成都电子神技大学模拟题

本文介绍了一种利用矩阵乘法解决特定环形数组更新问题的方法。问题描述为:给定n个数围成的圈,在进行k次操作后,每个数变为与其距离在d内的数字之和,模1000000007后的结果。文章通过示例详细解释了如何构建矩阵并应用快速幂运算来高效解决问题。

描述

有n个数围成一圈,每次操作后每个数变成和他距离在d以内的数字之和,求k次操作后每个数字模1000000007分别是多少

输入

第一行三个数n, d, k (1 ≤ n ≤ 1000, 0 ≤ d < n / 2 , 1 ≤ k ≤ 100 000 000),

第二行有n个正数,每个的大小都在int范围内

输出

一行n个数,空格隔开,表示结果。

样例

Input

Ouput

5 1 1
1 2 10 3 6

 

9 13 15 19 10

 

 

10%数据满足n*k<10^6

30%数据满足 n<=100

50%数据满足 n<=500

100%数据满足n<=1000

 

k的范围到1e9,瞬间炸了。。。。。

不知道正解,老师讲后才明白咋个做——矩阵乘法

比如样例5 1 1

那么矩阵第一行就是1,1,0,0,1     第二行就是1,1,1,0,0   …………

那么怎么用一维数组算呢?

第一次:

a0---------b0   

a1---------b1

a2---------b2

a3---------b3

a4---------b4

第二次:

a4---------b0

a0---------b1

a1---------b2

a2---------b3

a3---------b4

通过i和j的关系更改“模板”数组即可(详情见代码):

 

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
long long a[1005];
long long b[1005];
long long n,d,k;
void solve(long long m[],long long q[])
{
  long long c[1005];
  memset(c,0,sizeof(c));
  for(int i=0;i<=n-1;i++)
  for(int j=0;j<=n-1;j++)
  {
    if(j>=i)//☆☆☆☆☆☆
    c[i]+=q[j]*m[j-i]%1000000007;//☆☆☆☆☆☆
    else
    c[i]+=q[j]*m[n-i+j]%1000000007;//☆☆☆☆☆☆
  }
  for(int i=0;i<=n-1;i++)
  q[i]=c[i]%1000000007;
}
int main()
{
  ios::sync_with_stdio(false);
  freopen("B.in","r",stdin);
  freopen("B.out","w",stdout);
  cin>>n>>d>>k;
  for(int i=0;i<=n-1;i++)
  cin>>a[i];
  for(int i=1;i<=d;i++)
  b[i]=b[n-i]=1;b[0]=1;
  while(k!=0)
  {
  if(k&1)solve(b,a);
  solve(b,b);
  k>>=1;
  }
  for(int i=0;i<=n-1;i++)
  cout<<a[i]%1000000007<<' ';
  return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/937337156Zhang/p/5812413.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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