51nod 范德蒙矩阵

 

思路:  根据矩阵乘法的定义,G中的第i行第j列的元素 ai,j ,对答案的贡献为 ai,j∗ T中第j行的所有元素之和。

    因此我们可以将T中根据每行的和进行排序。第i行的和可以通过公式 (ai^n−1)/(ai−1)直接得出。
    注意考虑 ai=1,ai=0 以及 ai>MOD 的特殊情况即可。还有就是对于除法取模需要用到逆元(费马小定理)

    一开始没注意除法取模 狂WA 12遍也是心累。。。。。

 1 #include<iostream>
 2 #include<algorithm>
 3 #include<cstring>
 4 #include<cmath>
 5 
 6 using namespace std;
 7 typedef long long LL;
 8 const LL mod = 1e9 + 7;
 9 const int maxn = 1e5 + 10;
10 LL b[maxn], ans, a[maxn];
11 LL n, m;
12 LL Pow(LL a, LL b)//快速幂
13 {
14     LL ans = 1;
15     while (b) {
16         if (b & 1) {
17             ans *= a;ans %= mod;
18         }
19         a *= a;a %= mod;
20         b >>= 1;
21     }
22     return ans;
23 }
24 int main()
25 {
26     ios::sync_with_stdio(false);
27     while (cin >> n >> m) {
28         for (int i = 1; i <= m; i++) {
29             cin >> a[i];
30         }
31         sort(a + 1, a + m + 1);
32         for (int i = 1; i <= m; i++) {
33             a[i] = (a[i] % mod + mod) % mod;
34             if (a[i] == 0)b[i] = 1;
35             else if (a[i] == 1)b[i] = n;
36             else {                            //费马小定理对除法取模
37                 b[i] = (Pow(a[i], n) - 1 + mod) % mod;
38                 b[i] = b[i] * Pow(a[i] - 1, mod - 2) % mod;
39             }
40         }
41         //以下是求解
42         ans = 0;
43         LL num = (n*(n + 1) / 2) % mod;
44         for (int i = 1; i <= m; i++) {
45             ans = (ans + (num*b[i]) % mod) % mod;
46             num = (num + n * n) % mod;
47         }
48         cout << ans << endl;
49     }
50     return 0;
51 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wangrunhu/p/9451812.html

题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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