hdu 5015(矩阵快速幂z )

本文探讨了利用快速幂技巧解决大型复杂矩阵计算问题的方法,通过构建特殊矩阵并运用矩阵乘法,实现高效计算。重点介绍了算法实现过程及关键步骤。

a[i][j] = a[i-1][j] + a[i][j-1]

m.特别大,可以计算出第一列,找出规律,构建一个特殊的矩阵,运用快速幂

设矩阵x:

 

1 0 0 0 ... |10 1 

1 1 0 0 ... |10 1

1 1 1 0 ...  |10 1

1 1 1 1 ...   |10 1

......      ...  | ...

0 0 0 0 ... |10 1

0 0 0 0 ... | 0 1


用最后两行来实现 233.....,求出x*第一列 = 第二列 。

所以最终答案 = x ^ m * 第一列  (矩阵的运用很灵活)


#include <cstdio>
#include <cstring>
#define mod 10000007
typedef long long ll;
int n;
struct mat
{
    ll q[16][16];
    mat()
    {
        memset(q,0,sizeof(q));
    }
};

mat mat_mul(mat a,mat b)
{
    mat re;
    for(int i=0; i<=n; i++)
    {
        for(int j=0; j<=n; j++)
        {
            for(int k=0; k<=n; k++)
            {
                re.q[i][j]+=a.q[i][k]*b.q[k][j];
                re.q[i][j]%=mod;
            }
        }
    }
    return re;
}

mat mat_pow(mat m,int num)
{
    mat re;
    mat tmp=m;
    for(int i=0; i<=n; i++)
    {
        re.q[i][i]=1;
    }
    while(num)
    {
        if(num&1)
        {
            re=mat_mul(re,tmp);
        }
        tmp=mat_mul(tmp,tmp);
        num>>=1;
    }
    return re;
}

int main()
{
    int m;
    while(scanf("%d%d",&n,&m) != EOF)
    {
        mat p,orz;
        for(int i = 0; i < n; i++)
            scanf("%I64d",&p.q[i][0]);
        p.q[n][0] = 23;
        n++;
        p.q[n][0] = 3;

        for(int i=0; i<n-1; i++)
        {
            for(int j=0; j<=i; j++)
            {
                orz.q[i][j]=1;
            }
            orz.q[i][n-1]=10;
            orz.q[i][n]=1;
        }
        orz.q[n][n] = orz.q[n-1][n] = 1;
        orz.q[n-1][n-1] = 10;

        mat tmp = mat_pow(orz,m);
        mat ans= mat_mul(tmp,p);

        printf("%I64d\n",ans.q[n-2][0]);
    }
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Przz/p/5409764.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。 ---
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