【递归】普通递归关系(矩阵快速幂)

本文介绍了一个基于递归关系计算F(n)的程序实现方法。针对给定的初始值f0, f1及常数a, b,通过矩阵快速幂算法高效求解任意非负整数n对应的F(n)值。

 

题目描述

考虑以下定义在非负整数n上的递归关系:




其中ab是满足以下两个条件的常数:




给定f0, f1, a, bn,请你写一个程序计算F(n),可以假定F(n)是绝对值不超过109的整数(四舍五入)

输入

输入文件一行依次给出5个数,f0 ,f1,a,b和n,f0,f1是绝对值不超过109 ,n是非负整数,不超过109。另外,a、b是满足上述条件的实数,且|a|,|b|≤106

输出

一行,F(n)的值

样例输入

0 1 1 1 20

样例输出

6765
#include <set>
#include <map>
#include <list>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <deque>
#include <queue>
#include <stack>
#include <cctype>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <vector>
#include <cassert>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <sstream>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#define pi acos(-1.0)
#define mod 1000000007
#define inf 1e20
using namespace std;
int line[20],n,sum=0;
int w[1005][1005];
int dp[1005][1005];
struct mat
{
    int n,m,a[2][2];
    mat(int i=0,int j=0)
    {
        n=i,m=j;
        memset(a,0,sizeof(a));
    }
    mat operator*(const mat&p)const
    {
        mat q(n,p.m);
        int i,j,k;
        for(int i=0; i<n; i++)
            for(int j=0; j<m; j++)
                for(int k=0; k<m; k++)
                    q.a[i][k]=(q.a[i][k]+1LL*a[i][j]*p.a[j][k])%mod;
        return q;
    }
};
int main()
{
    int i,j,m,k,t,f0,f1;
    long long a,b,n,x;
    scanf("%lld%lld%lld%lld%lld",&f0,&f1,&a,&b,&n);
    if(n==0)
    {
        cout<<f0<<endl;
        exit(0);
    }
    if(n==1)
    {
        cout<<f1<<endl;
        exit(0);
    }
    mat f(1,2);
    f.a[0][0]=f1,f.a[0][1]=f0;
    mat g(2,2);
    g.a[0][0]=a,g.a[0][1]=1,g.a[1][0]=b,g.a[1][1]=0;
    n--;
    while(n)
    {
        if(n&1)f=f*g;
        g=g*g;
        n>>=1;
    }
    printf("%d\n",f.a[0][0]);
    //system("pause");
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jianrenfang/p/5691633.html

### 快速幂算法在递归中的应用及实现 快速幂算法的核心在于利用指数的二分性质降低计算复杂度,从而将原本线性的 $O(n)$ 运算时间优化到对数级的 $O(\log n)$ 时间[^2]。这种技术不仅适用于普通的数值幂运算,还可以扩展至矩阵幂运算以及其他涉及重复乘法操作的领域。 #### 1. 基本原理 假设需要计算 $a^n$ 的值,在传统方法中会执行 $n-1$ 次乘法操作。而快速幂则通过观察如下规律来减少不必要的计算: $$ a^{n} = \begin{cases} (a^{\frac{n}{2}})^2 & \text{如果 } n \text{ 是偶数}, \\ a \cdot (a^{\frac{n-1}{2}})^2 & \text{如果 } n \text{ 是奇数}. \end{cases} $$ 这种方法可以显著减少所需的乘法次数。 #### 2. Python 实现:递归版本 以下是基于上述公式的递归实现代码示例: ```python def fast_power(base, exponent): if exponent == 0: return 1 elif exponent % 2 == 0: half = fast_power(base, exponent // 2) return half * half else: half = fast_power(base, (exponent - 1) // 2) return base * half * half ``` 此函数首先判断当前指数是否为零;如果是,则返回 1(任何数的零次方都等于 1)。对于非零情况,进一步区分指数是奇数还是偶数,并按照前述公式进行分解和组合[^4]。 #### 3. 应用场景分析 快速幂不仅可以用于简单的整数幂运算,还能够处理更复杂的数学结构上的幂运算问题,比如 **矩阵快速幂** 和 **模幂运算** 中都有广泛应用[^3]。特别是在密码学领域内的 RSA 加密算法以及 Diffie-Hellman 密钥交换协议里,都需要依赖于高效的模幂运算能力。 --- ###
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