HDU 1588 矩阵快速幂 嵌套矩阵
这个题目搞了我差不多一个下午,之前自己推出一个公式,即 f[n+k]=k*f[n]+f[n-1]结果发现根本不能用,无法降低复杂度。
后来又个博客的做法相当叼,就按他的做法来了
即 最终求得是 S(n)=f[b]+f[b+k]+f[b+2*k]....f[b+n*k] (原题的意思好像是不用加到第n项,但实测确实要加到该项)
然后我们令 A={1,1}(标准的斐波那契矩阵)
{1,0}发现 f[b]=A^b,f[b+k]=A^(b+k),....f[b+nk]=A^(b+nk);
提取公共因子 A^b.S(n)=A^b*(E+A^K+A^K^2....A^K^n)
再令K=A^K (K和E都是矩阵,E为单位矩阵)。于是S(n)=A^b*(E+K+k^2+K^3+...K^n);
这样我们的目的大概出来了,就是要尽可能短的算出 上式括号中的内容(A^b可以用经典斐波那契矩阵很快算出来)
于是构造一个嵌套矩阵
令 SK={K,E},(K,E,0均为矩阵),SK^N={K^N , E+K+K^2+K^3+...K^N}
{0,E} {0 , E }
这样只要求出SK^N,取其第一行的第二项 再与 A^b相乘,即可得出最终结果
嵌套矩阵跟普通矩阵差不多,调用写好的矩阵乘法即可实现嵌套矩阵的乘法和乘方
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#define ll __int64
using namespace std;
ll k,b,n,M;
struct Mat
{
ll mat[][];
} Fb,E,zero,A;
struct Smart
{
Mat d[][];
} SK,SE;
void test(Mat t)
{
for (int i=;i<;i++)
{
for (int j=;j<;j++)
cout<<t.mat[i][j]<<" ";
cout<<endl;
}
}
void test2(Smart tmp)
{
for (int i=;i<;i++)
{
for (int j=;j<;j++)
test(tmp.d[i][j]);
}
}
Mat operator +(Mat a,Mat b)
{
Mat c;
for (int i=;i<;i++)
{
for (int j=;j<;j++)
{
c.mat[i][j]=a.mat[i][j]+b.mat[i][j];
c.mat[i][j]%=M;
}
}
return c;
}
Mat operator *(Mat a,Mat b)
{
Mat c;
memset(c.mat,,sizeof c.mat);
for (int i=;i<;i++)
{
for (int j=;j<;j++)
{
for (int k=;k<;k++)
{
c.mat[i][j]+=a.mat[i][k]*b.mat[k][j];
if (c.mat[i][j]>=M)
c.mat[i][j]%=M;
}
}
}
return c;
}
Mat operator ^(Mat a,ll x)
{
//if (x==0) return a;
// cout<<x<<" the x"<<endl;
Mat c=E;
for (;x;x>>=)
{
if (x&)
c=c*a;
a=a*a;
}
return c;
}
Smart operator *(Smart a,Smart b) //大矩阵的乘法 调用普通矩阵的乘法和加法公式即可
{
Smart c;
Mat tmp;
for (int i=;i<;i++)
{
for (int j=;j<;j++)
{
c.d[i][j]=zero;
for (int k=;k<;k++)
{
tmp=a.d[i][k]*b.d[k][j];
c.d[i][j]=c.d[i][j]+tmp;
}
}
}
return c;
}
Smart operator ^(Smart a,ll x) //大矩阵的乘法 调用普通矩阵的乘法公式即可
{
Smart c=SE;
// if (x==0) return a;
//cout<<x<<" the s x "<<endl;
for (;x;x>>=)
{
if (x&)
c=c*a;
a=a*a;
// test2(c);
}
// test2(c);
return c;
}
void init()
{
memset(zero.mat,,sizeof zero);
memset(E.mat,,sizeof E.mat);
for (int i=;i<;i++)
E.mat[i][i]=;
Mat A;
memset(A.mat,,sizeof A.mat); SE.d[][]=SE.d[][]=E;
SE.d[][]=SE.d[][]=zero; A.mat[][]=A.mat[][]=A.mat[][]=;
Fb=A^b;
//test(Fb);
SK.d[][]=A^k;
SK.d[][]=SK.d[][]=E;
SK.d[][]=zero;
}
int main()
{ while (scanf("%I64d %I64d %I64d %I64d",&k,&b,&n,&M)!=EOF)
{
init();
Smart s=SK^n;
Mat tmp=s.d[][];
//test(tmp);
Mat ans=Fb*tmp;
printf("%I64d\n",ans.mat[][]);//因为Fb求出来 真正的 A^b在[1][0]处,但是最终结果为何也是1 0处 我觉得还是有待考究 }
return ;
}
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