HDU3411 Snail Alice【矩阵快速幂】

本文介绍了一种利用矩阵快速幂解决特定递推数列的方法。针对形式为f(n)=(q-1)*f(n-1)+q*f(n-2)的递推公式,通过将问题转化为矩阵运算,并使用快速幂来高效计算大规模的n值。特别地,文章讨论了如何处理n=2^y2+z2的情况,其中y2和z2可能非常大。

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题意:,求f(n), q=x1^y1+z1, n=2^y2+z2 ,0<=x1,y1,z1,y2,z2<=50000


思路:推公式就算了,打个表,找规律,发现f(n) = (q-1)*f(n-1) + q * f(n-2),矩阵快速幂,我们要求一个矩阵的n-1次,n =2^y2+z2,y2可以达到几万,2^y2存不下,但是底数是2,2^y2相当于1个1后面跟了y2个0,把那个1减过来,就是连续的y2个1,模拟下y2个1的快速幂,再乘上矩阵的z2次方。


PS:如果没有把1减过来,减到z2这里,那就是模拟1个1后面跟了y2个0的快速幂,再乘上矩阵的z2 -1次方,但是会TLE,z2要是等于0,z2-1就是-1了,导致TLE。1减到y2那里就没有影响了,最坏情况就是0个1


#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<string.h>
#include<string>
#include<stdlib.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<list>
#include<map>
#include<stack>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<numeric>
#include<functional>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> pii;
const int maxn = 5;

int MOD,N;
struct data
{
	ll s[maxn][maxn];
}res,tp,tp2;

void init(ll q)
{
	N = 2;
	memset(res.s,0,sizeof res.s);
	memset(tp.s,0,sizeof tp.s);
	res.s[1][1] = 1;res.s[2][2] = 1;
	tp.s[1][1] = q-1; tp.s[1][2] = q;
	tp.s[2][1] = 1;   tp.s[2][2] = 0;
	tp2.s[1][1] = q-1; tp2.s[1][2] = q;
	tp2.s[2][1] = 1;   tp2.s[2][2] = 0;
}

struct data mat(struct data &x,struct data &y)
{
	struct data temp;
	memset(temp.s,0,sizeof temp.s);
	for(int i = 1; i <= N; i++)
	{
		for(int j = 1; j <= N; j++)
		{
			for(int k = 1; k <= N; k++)
			{
				temp.s[i][j] = (temp.s[i][j] + x.s[i][k] * y.s[k][j]) % MOD;
			}
		}
	}
	return temp;
}

struct data mpow(struct data &a,ll b)
{
	while(b)
	{
		if(b&1) res = mat(res,a);
		b >>= 1;
		a = mat(a,a); 
	}
	return res;
}

ll kuai(ll a,ll b)
{
	ll res = 1;
	while(b)
	{
		if(b&1) res = res * a % MOD;
		b >>= 1;
		a = a * a % MOD;
	}
	return res;
}

int main(void)
{
	ll x1,y1,z1,y2,z2;
	while(scanf("%lld%lld%lld",&x1,&y1,&z1)!=EOF && (x1 != -1 || y1 != -1 || z1 != -1))
	{
		scanf("%lld%lld%d",&y2,&z2,&MOD);
		ll q = (kuai(x1,y1)+z1) % MOD;
		if(y2 == 0 && z2 == 0)
			printf("1\n");
		else
		{
			init(q);
			/*for(int i = 1; i <= y2; i++)  //TLE,z2 = 0 
				tp = mat(tp,tp);
			res = mat(res,tp);
			res = mpow(tp2,z2-1);*/
			for(int i = 1; i <= y2; i++)
			{
				res = mat(res,tp);
				tp = mat(tp,tp);
			}
			res = mpow(tp2,z2);
			printf("%lld\n",res.s[1][1]);
		}
	}
	return 0;
}


### 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。 ---
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