POJ3420Quad Tiling(矩阵快速幂)

本文探讨了使用矩阵快速幂优化解决四边形瓷砖铺砌问题的方法,具体涉及到矩阵乘法、快速幂算法以及模运算的应用。

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Quad Tiling

Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 3740 Accepted: 1684
Description

Tired of the Tri Tiling game finally, Michael turns to a more challengeable game, Quad Tiling:

In how many ways can you tile a 4 × N (1 ≤ N ≤ 109) rectangle with 2 × 1 dominoes? For the answer would be very big, output the answer modulo M (0 < M ≤ 105).

Input

Input consists of several test cases followed by a line containing double 0. Each test case consists of two integers, N and M, respectively.

Output

For each test case, output the answer modules M.

Sample Input

1 10000
3 10000
5 10000
0 0
Sample Output

1
11
95
Source

POJ Monthly–2007.10.06, Dagger

递推式:a[i]=a[i-1]+5*a[i-2]+a[i-3]-a[i-4];

由于N高达10^9,所以要用矩阵进行优化。
|0 1 0 0|
|0 0 1 0|
|0 0 0 1|
|-1 1 5 1|

|a[i-3]|
|a[i-2]|
|a[i-1]|
|a[i]|
相乘

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
#define LL long long

using namespace std;
const int  Max = 10;

int Mod;
struct Matrix
{
    int n,m;
    int a[Max][Max];
    void clear()//清空矩阵
    {
        n=0;
        m=0;
        memset(a,0,sizeof(a));
    }
    Matrix operator * (const Matrix &b)const//矩阵相乘
    {
        Matrix tmp;
        tmp.clear();
        tmp.n=n;
        tmp.m=b.m;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<b.m;j++)
            {
                for(int k=0;k<m;k++)
                {
                    tmp.a[i][j]=(tmp.a[i][j]+(a[i][k]%Mod)*(b.a[k][j]%Mod))%Mod;
                }
            }
        }
        return tmp;
    }
};



void Pow(int m)
{
    Matrix s;
    s.clear();
    s.n=4;
    s.m=4;
    s.a[3][3]=1;s.a[3][2]=5;
    s.a[3][1]=1;s.a[3][0]=-1;
    s.a[1][2]=1;s.a[2][3]=1;
    s.a[0][1]=1;

    Matrix ans;
    ans.clear();
    ans.n=4;
    ans.m=1;
    ans.a[0][0]=1;
    ans.a[1][0]=5;
    ans.a[2][0]=11;
    ans.a[3][0]=36;
    while(m)//快速幂
    {
        if(m&1)
        {
            ans=s*ans;
        }
        s=s*s;
        m>>=1;
    }
    printf("%d\n",ans.a[3][0]);
}

int main()
{ 
    int n;
    while(scanf("%d %d",&n,&Mod),n)
    {
        if(n<4)
        {
            switch(n)
            {
                case 1:
                    printf("%d\n",1%Mod);
                    break;
                case 2:
                    printf("%d\n",5%Mod);
                    break;
                case 3:
                    printf("%d\n",11%Mod);
                    break;
            }
            continue;
        }
        Pow(n-4);
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/juechen/p/5255898.html

### 关于POJ 1995问题的快速幂C++实现 对于POJ 1995问题,其核心在于通过矩阵快速幂算法高效解决大规模数据下的指数运算。以下是基于引用材料中的相关内容构建的一个完整的解决方案。 #### 矩阵快速幂的核心逻辑 矩阵快速幂是一种高效的计算方式,在处理线性递推关系时尤为有效。例如斐波那契数列可以通过构造特定的转移矩阵来加速计算[^4]。具体来说,给定一个初始状态向量和一个转移矩阵,经过若干次幂运算后可获得目标状态。 以下是一个通用的矩阵快速幂模板: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 2; // 定义矩阵大小 struct Matrix { long long m[N][N]; }; // 矩阵乘法函数 Matrix multiply(const Matrix& a, const Matrix& b) { Matrix c; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { c.m[i][j] = 0; for (int k = 0; k < N; ++k) { c.m[i][j] += a.m[i][k] * b.m[k][j]; c.m[i][j] %= 10000; // 取模操作 } } } return c; } // 快速幂函数 Matrix fastPower(Matrix base, long long exp) { Matrix result; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { result.m[i][j] = (i == j); } } while (exp > 0) { if (exp % 2 == 1) { result = multiply(result, base); } base = multiply(base, base); exp /= 2; } return result; } int main() { long long n; cin >> n; // 初始化转移矩阵 Matrix trans; trans.m[0][0] = 0; trans.m[0][1] = 1; trans.m[1][0] = 1; trans.m[1][1] = 1; // 计算结果矩阵 if (n == 0 || n == 1) { cout << 1 << endl; } else { Matrix res = fastPower(trans, n - 1); // 初始状态向量 long long fib_prev = 1; long long fib_curr = 1; // 输出结果 cout << (res.m[0][0] * fib_prev + res.m[0][1] * fib_curr) % 10000 << endl; } return 0; } ``` 此代码实现了针对斐波那契数列的大规模项求解功能,并采用了取模`%10000`的操作以满足题目需求。其中的关键部分包括矩阵乘法、快速幂以及状态转移的设计[^3]。 #### 特殊注意点 在实际提交过程中需要注意以下几个方面: - **大数组定义**:如果涉及更大的矩阵或者更复杂的动态规划表,则需特别留意内存分配的位置及其范围限制[^2]。 - **时间复杂度控制**:尽管快速幂本身具有较低的时间复杂度O(log n),但在极端情况下仍需验证是否存在进一步优化空间。 - **边界条件处理**:如输入为较小数值时直接返回已知答案而非进入循环计算流程。
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