hdu 6395Sequence【矩阵快速幂】【分块】

本文介绍了一种使用矩阵快速幂优化递推序列计算的方法,适用于求解随机大数值问题。通过构造特定矩阵并利用矩阵快速幂算法,该方法能够在O(logn)的时间复杂度内高效求解递归序列中的第n项,尤其当序列中包含分段常数项时,此方法的优势更为明显。

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Sequence

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Problem Description

Let us define a sequence as below

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪F1F2Fn===ABC⋅Fn−2+D⋅Fn−1+⌊Pn⌋



  Your job is simple, for each task, you should output Fn module 109+7.

 

 

Input

The first line has only one integer T, indicates the number of tasks.

Then, for the next T lines, each line consists of 6 integers, A , B, C, D, P, n.

1≤T≤200≤A,B,C,D≤1091≤P,n≤109

 

 

Sample Input

 

2 3 3 2 1 3 5 3 2 2 2 1 4

 

 

Sample Output

 

36 24

 

 

Source

2018 Multi-University Training Contest 7

 

 

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学习了一个新的递推求数的方法

通过构造矩阵 用矩阵递推 用矩阵快速幂优化 可以用来求一个随机的很大的数的值

矩阵快速幂的写法 O(logn)

这道题还有一点特别的是 后面的常数项是会变化的 但是他是分段的

所以就分块的来求 因为要知道乘的次数所以每次要求一下这个区间有多少个数

 

c++TLE g++AC


#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<stack>
#define inf 1e18
using namespace std;

long long t, a, b, c, d, p, n;
const int mod = 1e9 + 7;
struct mat{
    long long m[3][3];
    mat(){
        memset(m, 0, sizeof(m));
    }
    void init()
    {
        memset(m, 0, sizeof(m));
        for(int i = 0; i < 3; i++){
            m[i][i] = 1;
        }
    }
    friend mat operator * (mat a, mat b)
    {
        mat c;
        for(int i = 0; i < 3; i++){
            for(int j = 0; j < 3; j++){
                for(int k = 0; k < 3; k++){
                    c.m[i][j] += a.m[i][k] * b.m[k][j];
                    c.m[i][j] %= mod;
                }
            }
        }
        return c;
    }
};

mat pow_mat(mat a, int b)
{
    mat c;
    c.init();
    while(b){
        if(b & 1){
            c = c * a;
        }
        a = a * a;
        b >>= 1;
    }
    return c;
}

int main()
{
    scanf("%lld", &t);
    while(t--){
        scanf("%lld%lld%lld%lld%lld%lld", &a, &b, &c, &d, &p, &n);
        if(n == 1){
            printf("%lld\n", a);
            continue;
        }
        mat f;
        f.m[0][0] = d;
        f.m[1][0] = c;
        f.m[2][0] = f.m[0][1] = f.m[2][2] = 1;
        mat g;
        g.m[0][0] = b;
        g.m[0][1] = a;

        if(p >= n){
            for(long long i = 3, j; i <= n; i = j + 1){
                j = p / (p / i);//个数
                g.m[0][2] = p / i;
                mat po = pow_mat(f, min(j - i + 1, n - i + 1));
                g = g * po;
            }
        }
        else{
            for(long long i = 3, j; i <= p; i = j + 1){
                j = p / (p / i);
                g.m[0][2] = p / i;
                mat po = pow_mat(f, j - i + 1);
                g = g * po;
            }
            mat po;
            g.m[0][2] = 0;
            if(p < 3){
                po = pow_mat(f, n - 2);
            }
            else{
                po = pow_mat(f, n - p);
            }
            g = g * po;
        }
        printf("%lld\n", g.m[0][0]);
    }
    return 0;
}

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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