poj3233 Matrix Power Series

本文介绍了一种结合递推思想与快速幂优化的方法,用于解决特定类型的矩阵运算问题。通过定义矩阵乘法和矩阵幂运算,实现了高效求解大规模问题的能力。代码示例展示了如何初始化矩阵、进行矩阵乘法及快速幂运算。

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

思路:

递推 + 快速幂优化。

实现:

 1 #include <iostream>
 2 #include <vector>
 3 using namespace std;
 4 
 5 typedef vector<vector<int> > matrix;
 6 
 7 matrix multiply(matrix & a, matrix & b, int MOD)
 8 {
 9     matrix c(a.size(), vector<int>(b[0].size()));
10     for (int i = 0; i < a.size(); i++)
11     {
12         for (int k = 0; k < a[0].size(); k++)
13         {
14             for (int j = 0; j < b[0].size(); j++)
15             {
16                 c[i][j] = (c[i][j] + a[i][k] * b[k][j]) % MOD;
17             }
18         }
19     }
20     return c;
21 }
22 
23 matrix pow(matrix & a, int n, int m)
24 {
25     matrix res(a.size(), vector<int>(a[0].size()));
26     for (int i = 0; i < a.size(); i++)
27     {
28         res[i][i] = 1;
29     }
30     while (n > 0)
31     {
32         if (n & 1)
33             res = multiply(res, a, m);
34         a = multiply(a, a, m);
35         n >>= 1;
36     }
37     return res;
38 }
39 
40 int main()
41 {
42     int n, k, m;
43     cin >> n >> k >> m;
44     matrix a(n * 2, vector<int>(n, 0)), b(n * 2, vector<int>(n * 2, 0));
45     for (int i = 0; i < n; i++)
46     {
47         for (int j = 0; j < n; j++)
48         {
49             cin >> b[i][j];
50         }
51     }
52     for (int i = 0; i < n; i++)
53     {
54         a[i][i] = b[n + i][i] = b[n + i][n + i] = 1;
55     }
56     matrix b_k = pow(b, k + 1, m);
57     matrix ans = multiply(b_k, a, m);
58     for (int i = 0; i < n; i++)
59     {
60         for (int j = 0; j < n; j++)
61         {
62             int tmp = ans[n + i][j];
63             if (i == j) tmp = (tmp - 1 + m) % m;
64             cout << tmp << " ";
65         }
66         cout << endl;
67     }
68     return 0;
69 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wangyiming/p/9093660.html

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值