矩阵快速幂 小讲

     呃.... 一直在玩,感觉暑假快废过去了。。。

    一篇很好的文章、http://www.cnblogs.com/yan-boy/archive/2012/11/29/2795294.html

    NOJ 1481  Big Fibonacci   链接:http://ac.nbutoj.com/Problem/view.xhtml?id=1481

    这是一个应用吧,原题中有提示要用矩阵快速幂的,这里有点坑、、、 算是mark 一下、

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;

struct matrix
{
    __int64 m[2][2];
}ans, base;

matrix mul(matrix a, matrix b)
{
    matrix tmp;
    for(int i = 0; i < 2; i ++)
    {
        for(int j = 0; j < 2; j ++)
        {
            tmp.m[i][j] = 0;
            for(int k = 0; k < 2; k ++)
                tmp.m[i][j] = (tmp.m[i][j] + a.m[i][k] * b.m[k][j]) % 20130719 ;
        }
    }
    return tmp;
}

__int64 fibo(__int64 n)
{
     base.m[0][0] = base.m[0][1] = base.m[1][0] = 1;
     base.m[1][1] = 0;
     ans.m[0][0] = ans.m[1][1] = 1;
     ans.m[0][1] = ans.m[1][0] = 0;
     while(n)
     {
         if(n & 1)
         {
             ans = mul(ans, base);
         }
         base = mul(base, base);
         n >>= 1;
     }
     return ans.m[0][1];
}

int main()
{
    __int64 n;
    while(~scanf("%I64d",&n))
    {
        printf("%I64d\n", fibo(n));
    }
}


<think>好的,我现在要帮用户理解矩阵快速幂的原理和实现。首先,我需要回顾一下用户提供的引用内容,确保信息准确。根据引用[1],矩阵快速幂是用来计算一个n×n矩阵A的K次幂的问题,基础是矩阵乘法。引用[2]提到费马小定理可以用于优化,但用户主要关心的是原理和实现,所以这部分可能暂时不需要深入。引用[3]强调快速幂在ACM和工程中的重要性,说明用户可能希望了解实际应用。引用[4]提到用倍增法和二进制分解处理快速幂,这应该适用于矩阵的情况。 首先,我需要解释矩阵快速幂的基本原理。用户可能已经知道快速幂的概念,但矩阵版本需要结合矩阵乘法。应该从普通快速幂起,然后过渡到矩阵乘法,再结合两者。例如,普通快速幂将指数分解为二进制,通过平方来减少计算次数,同样的思路可以应用到矩阵上。 接下来,要详细说明矩阵乘法的规则,因为这是矩阵快速幂的基础。需要确保用户明白矩阵相乘的条件和过程,比如两个n×n矩阵相乘结果还是n×n的矩阵,每个元素的计算方式等。然后,将快速幂的步骤应用到矩阵上,例如初始化结果矩阵为单位矩阵,然后通过不断平方矩阵并根据二进制位决定是否乘到结果中。 实现部分,用户可能需要代码示例。根据引用中的Python示例,可能需要用Python编写矩阵快速幂的函数。需要注意矩阵乘法的实现,尤其是如何遍历行和列,并计算每个元素的值。同时,结果矩阵的初始化应为单位矩阵,这点很重要。 另外,用户可能想知道矩阵快速幂的应用场景,比如斐波那契数列的计算,或者图论中的路径计数问题。这部分可以简要提及,以增强实用性。同时,引用中的例子可能需要具体化,比如引用[2]提到的费马小定理在矩阵快速幂中的使用场景可能较少,但可以说明在模运算下的应用。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如时间复杂度分析,矩阵快速幂将O(K)的复杂度降到O(logK)次矩阵乘法,而每次矩阵乘法是O(n³),所以总复杂度是O(n³ logK)。这对用户理解效率提升有帮助。 最后,生成的相关问题要围绕用户可能进一步想了解的内容,比如优化方法、应用实例、与普通快速幂的区别等。确保问题有针对性,能引导用户深入学习。</think>### 矩阵快速幂算法原理及实现 #### 一、算法原理 矩阵快速幂是**快速幂思想在矩阵乘法中的应用**,用于高效计算$n \times n$矩阵$A$的$K$次幂$A^K$。其核心原理如下: 1. **矩阵乘法基础** 若$A$和$B$均为$n \times n$矩阵,则乘积矩阵$C=AB$满足: $$C_{ij} = \sum_{k=1}^{n} A_{ik} \cdot B_{kj}$$ 矩阵乘法满足结合律,即$(A \cdot B) \cdot C = A \cdot (B \cdot C)$[^1]。 2. **快速幂思想** 将指数$K$按二进制分解为$K = 2^{k_1} + 2^{k_2} + \dots$,通过倍增法逐步计算$A^{2^0}, A^{2^1}, A^{2^2}, \dots$,并根据二进制位组合结果。例如: $$A^{11} = A^{8} \cdot A^{2} \cdot A^{1}$$ 这使得时间复杂度从$O(K)$降低到$O(\log K)$次矩阵乘法[^4]。 #### 二、算法实现 以Python实现为例: ```python def matrix_mult(a, b): """矩阵乘法""" n = len(a) res = [[0]*n for _ in range(n)] for i in range(n): for k in range(n): if a[i][k] == 0: continue for j in range(n): res[i][j] += a[i][k] * b[k][j] return res def matrix_pow(A, k): """矩阵快速幂""" n = len(A) # 初始化单位矩阵 res = [[1 if i == j else 0 for j in range(n)] for i in range(n)] while k > 0: if k % 2 == 1: res = matrix_mult(res, A) A = matrix_mult(A, A) k = k // 2 return res ``` #### 三、关键特性 1. **时间复杂度** 共进行$O(\log K)$次矩阵乘法,每次乘法时间复杂度为$O(n^3)$,总时间复杂度为$O(n^3 \log K)$。 2. **应用场景** - **线性递推关系**:如斐波那契数列$F(n)=F(n-1)+F(n-2)$,可通过构造转移矩阵实现$O(\log n)$复杂度计算[^3]。 - **图论路径计数**:计算图中两点间长度为$K$的路径数量。 - **动态规划优化**:将某些线性状态转移方程转化为矩阵幂运算。 #### 四、示例说明 以斐波那契数列为例,构造转移矩阵: $$ \begin{pmatrix} F(n) \\ F(n-1) \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} F(n-1) \\ F(n-2) \end{pmatrix} $$ 计算$F(10)$只需计算矩阵$\begin{pmatrix}1&1\\1&0\end{pmatrix}^9$。
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