hdu 6030 矩阵快速幂

本文介绍了一种解决特定字符串组合问题的方法,该问题要求在每个素数长度的子串中,红色字符的数量不少于蓝色字符的数量。通过递推关系和矩阵快速幂运算,解决了对于大规模输入(如10^18)的有效计算。

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题意: 给出红蓝两种,然后排成一个字符串,要求在每一个长度为素数的区间里面是的r(red)的数量不小与b(blue)的数量;


思路:想象当n为2的时候的情况是 rr,rb,br,三种情况,当n为3的时候相当于在后面添加一个b或者r,会发现形成rr的情况是前面rr和br的和,形成br的情况是前面的rb,而形成rb的情况是前面的rr,不能有前面的br形成rb,因为在素数为3的时候不能形成brb;

所以你会发现这个针对的素数只是2和3;

根据递推,设数组a[],b[],c[]分别为后面两个字母为rr,br,rb的字符串的数量,那么可以得到递推式:

a[i] = a[i - 1] + c[i - 1];b[i] = a[i - 1];c[i] = b[i - 1];

而题中要求的是所有的字符串,即s[n] = a[n] + b[n] + c[n];

可以得出s[i] = s[i - 1] + s[i - 3];

n的范围是10^18,那么只能用到矩阵快速幂:

可以推出最初的矩阵为 1 0 1

                                         1 0 0 

                                         0 1 0


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<map>
#include<string>
using namespace std;
#define clr(x,y) memset(x,y,sizeof x)
const int maxn = 1000000 + 10;
const double pp = 10e8;
typedef long long ll;
const ll SMod = 1000000007;


struct Matrix
{
    ll m[3][3];
};
Matrix Mul(Matrix a,Matrix b)
{
    Matrix c;
    memset(c.m,0,sizeof(c.m));
    for(ll i=0;i<3;i++)
        for(ll j=0;j<3;j++)
            for(ll k=0;k<3;k++)
                c.m[i][j] += ((a.m[i][k]*b.m[k][j])%SMod + SMod)%SMod;
    return c;
}

Matrix pow_mod(Matrix a,ll n)
{
    Matrix res;
    memset(res.m,0,sizeof(res.m));
    res.m[0][0] = res.m[1][1] = res.m[2][2]  =  1;
    while(n)
    {
        if(n&1)
            res = Mul(res,a);
        n>>=1;
        a = Mul(a,a);
    }
    return res;
}
Matrix p =
{
    1,0,1,
    1,0,0,
    0,1,0
};
ll a[10];
int main()
{
    ll Tcase;
    scanf("%I64d",&Tcase);
    a[2] = 3;
    a[3] = 4;
    a[4] = 6;
    a[5] = 9;
    while(Tcase --)
    {
        ll n;
        scanf("%I64d",&n);
        if(n <= 5)
        {
            printf("%I64d\n",a[n]);
            continue;
        }
        Matrix t = pow_mod(p,n - 5);
        ll ans = (t.m[0][0] * a[5] % SMod+ t.m[0][1] * a[4] %SMod + t.m[0][2] * a[3] %SMod ) % SMod;
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    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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