hdu2276(矩阵的快速幂)

本文讨论了如何使用快速幂算法解决环形灯光状态转换的问题,详细介绍了算法实现和时间复杂度优化。

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Kiki & Little Kiki 2

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 1711    Accepted Submission(s): 874


Problem Description
There are n lights in a circle numbered from 1 to n. The left of light 1 is light n, and the left of light k (1< k<= n) is the light k-1.At time of 0, some of them turn on, and others turn off.
Change the state of light i (if it's on, turn off it; if it is not on, turn on it) at t+1 second (t >= 0), if the left of light i is on !!!Given the initiation state, please find all lights’ state after M second. (2<= n <= 100, 1<= M<= 10^8)

 

Input
The input contains one or more data sets. The first line of each data set is an integer m indicate the time, the second line will be a string T, only contains '0' and '1' , and its length n will not exceed 100. It means all lights in the circle from 1 to n.
If the ith character of T is '1', it means the light i is on, otherwise the light is off.

 

Output
For each data set, output all lights' state at m seconds in one line. It only contains character '0' and '1.
 

Sample Input
  
1 0101111 10 100000001
 

Sample Output
  
1111000 001000010
 

Source
 

Recommend
lcy
        本题所有的灯构成一个环,某时刻如果某盏灯的左边为on,则改变该灯的状态,问一段时间过后所有灯的状态。
        本题题意不难理解,时间过大,不能直接模拟。经过观察发现本题可以用矩阵的快速幂。分析见代码。
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;

const int MAXN=100+10;
char str[MAXN];
struct matrix
{
	int len;
	int a[MAXN][MAXN];
}Origin,res;
/*********************************
origin初始化为
   1  0  0 …… 0  0  1
   1  1  0 …… 0  0  0
   0  1  1 …… 0  0  0
   0  0  1 …… 0  0  0
   ………………………
   0  0  0 …… 1  1  0
   0  0  0 …… 0  1  1

res初始化为str的转置形式,其他位置填0
*********************************/

void init(int len)
{
	int i,j;
	memset(Origin.a,0,sizeof(Origin.a));
	for(i=0;i<len;i++)
	{
		for(j=0;j<len;j++)
		{
			if(i!=0)
			{
				if(j==i||j==i-1)Origin.a[i][j]=1;
				else Origin.a[i][j]=0;
			}
			else 
			{
				if(j==0||j==len-1)Origin.a[i][j]=1;
				else Origin.a[i][j]=0;
			}
		}
	}
	Origin.len=len;

	memset(res.a,0,sizeof(res.a));
	res.len=len;
	for(i=0;i<len;i++)
		res.a[i][0]=str[i]-'0';
}


void print(int len)
{
	int i,j;

	printf("*******Origin*******\n");
	for(i=0;i<len;i++)
	{
		for(j=0;j<len;j++)
			printf("%d ",Origin.a[i][j]);
		printf("\n");
	}
	printf("*********res****\n");
	for(i=0;i<len;i++)
	{
		for(j=0;j<len;j++)
			printf("%d ",res.a[i][j]);
		printf("\n");
	}
}

matrix MatrixMultiple(matrix &ori,matrix &ans)
{
	matrix ret;
	ret.len=ori.len;
	int i,j,k;
	memset(ret.a,0,sizeof(ret.a));
	for(i=0;i<ori.len;i++)
	{
		for(j=0;j<ori.len;j++)
		{
			for(k=0;k<ans.len;k++)
			{
				ret.a[i][j]+=(ori.a[i][k]*ans.a[k][j]);
			}
			ret.a[i][j]%=2;
		}
	}
	return ret;
}

void MatrixPow(int t)
{
	while(t)
	{
		if(t&1)
			res=MatrixMultiple(Origin,res);
		Origin=MatrixMultiple(Origin,Origin);
		t=t>>1;
	}
}

int main()
{
	int t,len,i;
	while(~scanf("%d",&t))
	{
		scanf("%s",str);
		len=strlen(str);
		//printf("len=%d  str=%s\n",len,str);

		init(len);
		//print(len);

		MatrixPow(t);

		for(i=0;i<len;i++)
			printf("%d",res.a[i][0]);
		printf("\n");
		/*************************************
		直接模拟超时代吗
		k=0;
		//	printf("t=%d  str=%s\n",t,str[k]);
		for(i=1;i<=t;i++)
		{
		for(j=0;j<len;j++)
		{
		//printf("***\n");
		if((j>0&&str[k][j-1]=='1')||(j==0&&str[k][len-1]=='1'))
		str[k^1][j]=(str[k][j]=='1'?'0':'1');
		else str[k^1][j]=str[k][j];

		}
		str[k^1][len]=0;
		k=k^1;
		//printf("t=%d  str=%s\n",t,str[k]);
		}
		*****************************************/
		//printf("%s\n",str[k]);
	}
	system("pause");
	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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