矩阵快速幂(A^k模板)

该博客介绍了如何使用矩阵快速幂算法解决求解n*n矩阵A的k次方问题。输入包括矩阵的大小n和指数k,以及矩阵的元素。输出为A^k的结果矩阵,所有元素对10^9+7取模。递推原理基于矩阵相乘,通过赋值1或0确保矩阵乘积符合左侧矩阵要求。

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题目传送门

给定n*n的矩阵A,求A^k

输入格式

第一行,n,k

第2至n+1行,每行n个数,第i+1行第j个数表示矩阵第i行第j列的元素

输出格式

输出A^k

共n行,每行n个数,第i行第j个数表示矩阵第i行第j列的元素,每个元素模10^9+7

输入

2 1
1 1
1 1

输出

1 1
1 1

矩阵相乘原理:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

递推式, 例:
在这里插入图片描述

矩阵可以这样记:f(n-1)的下一项为f(n);f(n-2)的下一项为 f(n-1) ; 矩阵中是赋值1还是0,取决于如何让相乘后的矩阵等于左边的矩阵;

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
#include <set>
#include <map>
#include <sstream>
#include <cmath>
#define ll long long 
#define ull unsigned long long 

using namespace std;

const ll maxn=500005;
const ll INF=0x3f3f3f;
const ll mod=
### 矩阵快速幂算法的实现 矩阵快速幂是一种高效的算法,用于计算矩阵的高次幂。它基于分治的思想以及矩阵乘法的结合律来降低时间复杂度。以下是矩阵快速幂一个通用代码模板: #### Python 实现 ```python import numpy as np def matrix_multiply(A, B, mod=None): """矩阵相乘""" rows_A, cols_A = len(A), len(A[0]) rows_B, cols_B = len(B), len(B[0]) if cols_A != rows_B: raise ValueError("无法进行矩阵乘法") result = [[0 for _ in range(cols_B)] for __ in range(rows_A)] for i in range(rows_A): for j in range(cols_B): temp_sum = 0 for k in range(cols_A): temp_sum += A[i][k] * B[k][j] if mod is not None: temp_sum %= mod result[i][j] = temp_sum return result def matrix_power(matrix, n, mod=None): """矩阵快速幂""" size = len(matrix) identity_matrix = [[int(i == j) for j in range(size)] for i in range(size)] result = identity_matrix base = matrix while n > 0: if n % 2 == 1: result = matrix_multiply(result, base, mod=mod) base = matrix_multiply(base, base, mod=mod) n //= 2 return result ``` 上述代码实现了两个核心函数: - `matrix_multiply`:完成两个矩阵之间的乘法操作,并支持模运算[^1]。 - `matrix_power`:通过快速幂的方式高效地计算矩阵的高次幂。 #### C++ 实现 对于更注重性能的语言如C++,也可以提供类似的实现方式: ```cpp #include <vector> using namespace std; // 定义矩阵大小和取模值 const int MOD = 1e9 + 7; typedef vector<vector<long long>> Matrix; Matrix multiply(const Matrix &A, const Matrix &B){ int r = A.size(), c = B[0].size(); Matrix C(r, vector<long long>(c, 0)); for(int i = 0;i < r;i++) { for(int j = 0;j < c;j++) { for(int k = 0;k < (int)B.size();k++) { C[i][j] = (C[i][j] + A[i][k]*B[k][j])%MOD; } } } return C; } Matrix power(Matrix base, long long exp){ int sz = base.size(); Matrix res(sz, vector<long long>(sz, 0)); // 单位矩阵初始化 for(int i = 0;i < sz;i++) res[i][i] = 1; while(exp > 0){ if(exp & 1){ // 如果当前指数为奇数 res = multiply(res, base); } base = multiply(base, base); // 平方更新基底 exp >>= 1; // 右移一位相当于除以2 } return res; } ``` 以上代码同样包含了两部分功能: - `multiply` 函数负责执行矩阵间的乘法并处理大整数溢出问题[^4]。 - `power` 函数则采用快速幂的方法加速矩阵幂次的计算。 #### 应用实——斐波那契数列 假设我们需要使用矩阵快速幂解第 \(n\) 项斐波那契数列,则可以通过如下构造矩阵来进行计算: \[ M = \begin{bmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix}, V_0 = \begin{bmatrix} F(1)\\ F(0) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1\\ 0 \end{bmatrix}. \] 那么有 \(\text{{result}} = M^{n-1} \times V_0\) 表示最终的结果向量[^3]。 --- ###
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