233 Matrix(hdu5015 矩阵)

本文探讨了在解决矩阵运算与模数计算问题时的策略与技巧,通过实例解析了如何利用矩阵快速幂求解特定问题,并强调了在处理大量数据时的效率优化。文中还详细介绍了矩阵乘法的实现方式以及如何通过快速幂技术加速计算过程,旨在为程序员提供高效解决实际问题的方法。

233 Matrix

Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1190    Accepted Submission(s): 700


Problem Description

In our daily life we often use 233 to express our feelings. Actually, we may say 2333, 23333, or 233333 ... in the same meaning. And here is the question: Suppose we have a matrix called 233 matrix. In the first line, it would be 233, 2333, 23333... (it means a 0,1 = 233,a 0,2 = 2333,a 0,3 = 23333...) Besides, in 233 matrix, we got a i,j = a i-1,j +a i,j-1( i,j ≠ 0). Now you have known a 1,0,a 2,0,...,a n,0, could you tell me a n,m in the 233 matrix?
 

 

Input

There are multiple test cases. Please process till EOF.

For each case, the first line contains two postive integers n,m(n ≤ 10,m ≤ 10 9). The second line contains n integers, a 1,0,a 2,0,...,a n,0(0 ≤ a i,0 < 2 31).
 

 

Output

For each case, output a n,m mod 10000007.
 

 

Sample Input

1 1
1
2 2
0 0
3 7
23 47 16
 

 

Sample Output

234
2799
72937
 
 
 
 
 

Hint

 

我们这样看:已知a11 ,a21 ,a31 ,a41  。。。求后面的

a12 = a11 +233;

a22 = a11 + a21 +233;

a32 = a11 + a21 +a31 +233;

a42 = a11 + a21 +a31 +a41 +233;

.........

 

同理:后面的列也一样:

a13 = a12 +233;

a23 = a12 + a22 +233;

a33 = a12 + a22 +a32 +233;

a43 = a12 + a22 +a32 +a42 +233;

...........

 

ss所以有矩阵:

233a11 
a21 a31 a41 ...3

*

101111...0
01111...0
00111...0
00011...0
00001...0
.....................
10000...1

=

......................................................................................................................................................

 

 

z转载请注明出处:寻找&星空の孩子

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5015 

 

#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define LL __int64
#define mod 10000007

LL N,M;

struct matrix
{
    LL m[15][15];
};
LL a[15];

matrix multiply(matrix x,matrix y)
{
    matrix temp;
    memset(temp.m,0,sizeof(temp.m));
    for(int i=0; i<N+2; i++)
    {
        for(int j=0; j<N+2; j++)
        {
            if(x.m[i][j]==0) continue;
            for(int k=0; k<N+2; k++)
            {
                if(y.m[j][k]==0) continue;
                temp.m[i][k]+=x.m[i][j]*y.m[j][k]%mod;
                temp.m[i][k]%=mod;
            }
        }
    }
    return temp;
}

matrix quickmod(matrix a,LL n)
{
    matrix res;
    memset(res.m,0,sizeof(res.m));
    for(int i=0;i<N+2;i++) res.m[i][i]=1;
    while(n)
    {
        if(n&1)
            res=multiply(res,a);
        n>>=1;
        a=multiply(a,a);
    }
    return res;
}
int main()
{
    int n,k;
    while(scanf("%d%d",&N,&M)!=EOF)
    {
        a[0]=233;
        a[N+1]=3;
        for(int i=1;i<=N;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
        }

        matrix ans;
        memset(ans.m,0,sizeof(ans.m));
        ans.m[0][0]=10;
        ans.m[N+1][0]=1;
        ans.m[N+1][N+1]=1;
        for(int j=1;j<=N;j++)
        {
            for(int i=0;i<=j;i++)
            {
                ans.m[i][j]=1;
            }
        }

        ans=quickmod(ans,M);//M次幂定位到纵坐标。

        LL ant=0;
        for(int i=0;i<N+2;i++)//横坐标是N,即,乘以矩阵的N列。
        {
            ant=(ant+a[i]*ans.m[i][N])%mod;
        }
        printf("%I64d\n",ant);
    }
    return 0;
}

 

 

本来要做新题的,可是遇到不会的了。。。hdu4767 Bell 现在卡在  中国剩余定理,还要好好梳理梳理!

 

加油!少年!!!                                                 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yuyixingkong/p/4343064.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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