理论部分

二次剩余

在数论中,整数 $X$ 对整数 $p$ 的二次剩余是指 $X^2$ 除以 $p$ 的余数。

当存在某个 $X$,使得式子 $X^2 \equiv d(mod \ p)$ 成立时,称“ $d$ 是模 $p$ 的二次剩余”

当对任意 $X$,$X^2 \equiv d(mod \ p)$ 都不成立时,称“ $d$ 是模 $p$ 的二次非剩余”

矩阵的相似对角化

相似矩阵:对于矩阵 $A$ 和 $B$,若存在可逆矩阵 $P$,使得 $P^{-1}AP=B$,则称 $A$ 相似于 $B$,记作 $A\sim B$。

矩阵可对角化是指与对角矩阵相似,即 $P^{-1}AP = diag(\lambda _1, \lambda _2,...,\lambda _n)$

定理:$n$ 阶矩阵 $A$ 与对角矩阵相似的充要条件是 $A$ 有 $n$ 个线性无关的特征向量。简单的判断就是 $|A| \neq 0$.

分析

来源于 acdreamers 的广义Fibonacci数列找循环节,这里只是梳理一下。

将递推式表示成转移矩阵的形式,相当于只需找到转移矩阵的周期。

即求最小的 $n$,使得

$${\begin{bmatrix} a & b\\ 1 & 0 \end{bmatrix}}^n(mod \ p) = \begin{bmatrix} 1 & 0\\ 0 & 1 \end{bmatrix}$$

我们可以找到一个满足条件的 $n$,然后枚举其因子。

设 $A$ 相似于 $D$,$A$ 的特征根分别为 $\lambda _1,\lambda _2$.

则D为

$D = \begin{bmatrix} \lambda _1 & 0\\  0 & \lambda _2 \end{bmatrix}$

因为 $A^n = T^{-1}D^nT$,所以 $D^n \equiv I(mod \ p)$ 时,$D^n \equiv I(mod \ p)$

由于$$D^n = {\begin{bmatrix} \lambda _1 & 0\\  0 & \lambda _2 \end{bmatrix}}^n = \begin{bmatrix} \lambda _1^n & 0\\  0 & \lambda _2^n \end{bmatrix}(mod \ p) = I$$

于是 $\lambda _1^n\equiv 1(mod \ p),\ \lambda _2^n\equiv 1(mod \ p)$.

如何找到 $n$ 呢?

直接上结论吧!(看不懂了555)

设 $\Delta  = a^2+4b$

  • 若 $\Delta$ 是 $p$ 的二次剩余,$n=p-1$
  • 若 $\Delta$ 是 $p$ 的二次非剩余,$n=(p+1)(p-1)$
  • 若 $\Delta=p$,则无法相似化。幸好题目不会出现这种情况

上述结论还是针对 $p$ 为素数,$p$ 为合数呢?

首先,质因数分解 $p=p_1^{a_1}p_2^{a_2}...p_k^{a_k}$,

设 $g(x)$ 为模 $x$ 时循环节长度,有结论 $g(p_i^{a_i}) = p_i^{a_1-1} g(p_i)$

所以

$$
\begin{aligned}
g(x) & =g(p_1^{a_1}p_2^{a_2}...p_k^{a_k})\\
&= p_1^{a_1-1} g(p_1) \cdot  p_2^{a_2-1} g(p_2) ...  p_k^{a_k-1} g(p_k)\\
&= (p / p_1p_2... p_k) g(p_1)g(p_2) ...   g(p_k)
\end{aligned}$$

实现

二次剩余我又不会判断,直接当作 $(p+1)(p-1)$,大不了多个倍数。

按道理最小的循环节不是 $n$,而是 $n$ 的因数,感觉分解再判断挺麻烦的,不管了,大不了多个倍数。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std; typedef long long ll;
const int N=+;
ll x0,x1,a,b,n,mod;
char s[N]; const int maxn = + ; //p最为2e9,不会有两个超过1e5的质因数
int prime[maxn], pcnt; //prime[i]表示第i个素数
bool is_prime[maxn + ]; //is_prime[i]为true表示i是素数
int sieve(int n)
{
int cnt = ;
for (int i = ; i <= n; i++) is_prime[i] = true;
is_prime[] = is_prime[] = false;
for (ll i = ; i <= n; i++)
{
if (is_prime[i])
{
prime[cnt++] = i;
for (ll j = i * i; j <= n; j += i) is_prime[j] = false; //i * i可能爆int
}
}
return cnt;
} ll solve(ll x){
ll ans1=,ans2=,xx=x;
for(int i=;i<pcnt;i++){
if(1ll*prime[i]*prime[i]>x) break;
if(x%prime[i]==){
ans1*=(prime[i]-)*(prime[i]+);
ans2*=prime[i];
while(x%prime[i]==) x/=prime[i];
}
}
if(x>){
ans1*=(x-)*(x+);
ans2*=x;
}
return xx/ans2*ans1;
}
ll qmul(ll x,ll y,ll p){ //快速乘
x%=p;
y%=p;
ll ans=;
while(y){
if(y&){
ans+=x;
if(ans>=p) ans-=p; //这样写不能有负数
}
x<<=;
if(x>=p) x-=p;
y>>=;
}
return ans;
} struct Mat{
int r,c;
ll m[][];
Mat(){
memset(m,,sizeof(m));
}
}; Mat mmul(Mat x,Mat y,ll p){
Mat ans;
ans.r=x.r;
ans.c=y.c;
for(int i=;i<x.r;i++)
for(int k=;k<x.c;k++)
for(int j=;j<y.c;j++){
ans.m[i][j]+=qmul(x.m[i][k],y.m[k][j],p);
if(ans.m[i][j]>=p) ans.m[i][j]-=p;
}
return ans;
}
Mat mpow(Mat x,ll y,ll p){
Mat ans;
ans.r=x.r;
ans.c=x.c;
for(int i=;i<ans.c;i++) ans.m[i][i]=;
while(y){
if(y&) ans=mmul(ans,x,p);
x=mmul(x,x,p);
y>>=;
}
return ans;
}
int main(){
pcnt = sieve();
while(scanf("%lld%lld%lld%lld",&x0,&x1,&a,&b) == ){
scanf("%s%lld",s,&mod);
ll lop=solve(mod); //循环节长度
n=;
int lens=strlen(s);
for(int i=;i<lens;i++){
n=qmul(n,,lop)+s[i]-'';
if(n>=lop) n-=lop;
}
Mat A,T;
A.r=; A.c=;
A.m[][]=x1; A.m[][]=x0;
T.r=; T.c=;
T.m[][]=a; T.m[][]=b; T.m[][]=;
if(n>){
T=mpow(T,n-,mod);
A=mmul(T,A,mod);
}
printf("%lld\n",A.m[][]);
}
return ;
}

参考链接:

1. 分析: https://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/25616461

2. 代码:https://www.cnblogs.com/LMCC1108/p/11286388.html

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