UVA 11149 Power of Matrix 构造矩阵
题目大意:意思就是让求A(A是矩阵)+A2+A3+A4+A5+A6+······+AK,其中矩阵范围n<=40,k<=1000000。
解题思路:由于k的取值范围很大,所以很自然地想到了二分法,用递归逐步将k二分(公式:A+A2+A3+A4+A5+A6 = A+A2+A3 + A3(A+A2+A3)),
这种方法只需要注意k是奇数的情况就可以了。
最坑的是第二种方法,根据矩阵的性质可以构造出来一个子矩阵,假如有矩阵B=|A E| ,那么BK =|AK E+ A+A2+A3+A4+A5+A6+······+AK|
|0 E| |0 E |
呵呵········,这种方法wa了好多次,我曾经开始怀疑线性代数老师是不是讲错了。最后在T巨的提醒下发现
然后还有结束标志,还有每个实例后面都有一个换行。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;
const int maxn = ;
int n;
struct mat
{
int p[maxn][maxn];
};
mat mul (mat a, mat b)
{
int i, j, k, m;
m = n * ;
mat c;
memset (c.p, , sizeof(c.p));
for (i=; i<m; i++)
for (j=; j<m; j++)
{
for (k=; k<m; k++)
c.p[i][j] += a.p[i][k] * b.p[k][j];
c.p[i][j] = c.p[i][j] % ;
}
return c;
} mat pow (int n, mat a, mat b)
{
while (n)
{
if (n % )
{
b = mul (b, a);
}
n /= ;
a = mul (a, a);
}
return b;
} int main ()
{
int k;
while (scanf ("%d %d", &n, &k))
{
if (!n)
break;
mat a, b;
memset (b.p, , sizeof(b.p));
memset (a.p, , sizeof(a.p)); for (int i=; i<n; i++)
for (int j=; j<n; j++)
{
scanf ("%d", &a.p[i][j]);
a.p[i][j] = a.p[i][j] % ;
} for (int i=; i<n; i++)//构造矩阵,使a矩阵的右上,右下成为单位矩阵,把b也初始化为单位矩阵
a.p[i][i+n] = a.p[i+n][i+n] = b.p[i][i] = b.p[i+n][i+n] = ; b = pow (k+, a, b);
for (int i=; i<n; i++)
for (int j=; j<n; j++)
{
if (i == j)//在b右上角的那个矩阵减去一个单位矩阵
{
b.p[i][j+n] --;
if (b.p[i][j+n] < )//防止出现末尾是零,减去单位矩阵是-1的情况。
b.p[i][j+n] = ;
}
if (j == n-)
printf ("%d\n", b.p[i][j+n]);
else
printf ("%d ", b.p[i][j+n]);
}
printf ("\n");
}
return ;
}
UVA 11149 Power of Matrix 构造矩阵的更多相关文章
- UVA - 11149 Power of Matrix(矩阵倍增)
题意:已知N*N的矩阵A,输出矩阵A + A2 + A3 + . . . + Ak,每个元素只输出最后一个数字. 分析: A + A2 + A3 + . . . + An可整理为下式, 从而可以用lo ...
- UVA 11149 - Power of Matrix(矩阵乘法)
UVA 11149 - Power of Matrix 题目链接 题意:给定一个n*n的矩阵A和k,求∑kiAi 思路:利用倍增去搞.∑kiAi=(1+Ak/2)∑k/2iAi,不断二分就可以 代码: ...
- UVa 11149 Power of Matrix (矩阵快速幂,倍增法或构造矩阵)
题意:求A + A^2 + A^3 + ... + A^m. 析:主要是两种方式,第一种是倍增法,把A + A^2 + A^3 + ... + A^m,拆成两部分,一部分是(E + A^(m/2))( ...
- UVa 11149 Power of Matrix(倍增法、矩阵快速幂)
题目链接: 传送门 Power of Matrix Time Limit: 3000MS Description 给一个n阶方阵,求A1+A2+A3+......Ak. 思路 A1+A2+. ...
- UVA 11149 Power of Matrix 快速幂
题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/122094#problem/G Power of Matrix Time Limit:3000MSMemory ...
- UVa 11149 Power of Matrix 矩阵快速幂
题意: 给出一个\(n \times n\)的矩阵\(A\),求\(A+A^2+A^3+ \cdots + A^k\). 分析: 这题是有\(k=0\)的情况,我们一开始先特判一下,直接输出单位矩阵\ ...
- UVA 11149 Power of Matrix
矩阵快速幂. 读入A矩阵之后,马上对A矩阵每一个元素%10,否则会WA..... #include<cstdio> #include<cstring> #include< ...
- UVA 11149.Power of Matrix-矩阵快速幂倍增
Power of Matrix UVA - 11149 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include < ...
- hdu 5015 233 Matrix(构造矩阵)
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5015 由于是个二维的递推式,当时没有想到能够这样构造矩阵.从列上看,当前这一列都是由前一列递推得到.依据这一点来 ...
随机推荐
- [转] SQL SERVER 2008 R2 安装中的账户设置问题
故纸堆 原文:SQL SERVER 2008安装中设置账户的问题,2013-7 在安装SQL Server 2008数据库服务器的时候,服务器有可能处于以下几种环境中: ①工作组环境下的服务器 (Wo ...
- json转xml报[java.lang.NoClassDefFoundError: nu/xom/Serializer]
原文:http://blog.csdn.net/figo645/article/details/48413571 开始学习JSON了,那么很自然的,我开始要熟悉一些基本的JSON语法 {}代表对象,[ ...
- 安装软件:/lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter解决
http://linux.chinaitlab.com/set/928509.html 我们在CentOS系统中安装软件:/lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter ...
- POJ 3488 & HDU 1915 Arne Saknussemm(模拟)
题目链接: POJ:http://poj.org/problem? id=3488 HDU:pid=1915">http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.ph ...
- sqoop基本 操作
列出 hive的 全部库 sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost --username hive --password hive 列 ...
- (void __user *)arg 中__user的作用
__user宏简单告诉编译器(通过 noderef)不应该解除这个指针的引用(因为在当前地址空间中它是没有意义的). (void __user *)arg 指的是arg值是一个用户空间的地址,不能直接 ...
- 【Mongodb教程 第十课 】MongoDB 备份
MongoDB 数据转储 创建备份MongoDB中的数据库,应该使用mongodump命令.此命令将服务器的所有数据转储到转储目录.有许多可供选择,通过它可以限制的数据量或创建备份您的远程服务器. 语 ...
- soapUI系列之—-02 Groovy脚本常用方法
------Groovy脚本常用方法 1. 设置参数值:setPropertyValuea. 设置 project level property//set to project level prope ...
- ACdream原创群赛(13)のwuyiqi退役专场 C True love
True love Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit:128000/64000 KB (Java/Others) Prob ...
- Kemans算法及其Python 实现
算法优缺点: 优点:容易实现缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就 ...