学过矩阵学了矩阵再看斐波那契数列, 秒懂, 结合矩阵快速幂, 加深了一个概念的理解: 矩阵也就是一个基本的计算单位.
矩阵快速幂解法其实就是快速幂+矩阵.
和普通的快速幂有什么不同? 不同的是基数的类型,快速幂的过程还是一样的. 同样的,快速幂结果一般取模, 因为数据实在是太大了. 那么矩阵快速幂是否也应该取模?
那么推导一下似乎可以发现,矩阵的每个数都取模p,因为结果其实就是矩阵的某个元素
以[[1, 1], [1, 0]]的幂为n, n = 0时, 结果0, 如果我们取f0 = 0, f1 = 1, 以此类推,那么n次幂的结果就是右下角的那个数.
同时时间复杂度为O(n log n).
我们来回顾一下快速幂, 是从一次不断进行倍增, 如果数n 的二进制形式在某一位上为1,那么就乘以这一位,否则不乘
先写一下快速幂代码.
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#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
int n, p, ans = 1, val = 2;
cin >> n >> p;
while (n) {
if (n & 1) ans = ans * val % p;
val *= val;
n /= 2;
}
cout << ans;
}
// OK, 就是这么简单.
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那么矩阵快速幂也呼之欲出了.
然而写了代码发现计算过程有误.(划掉, 应该是推导有误,睡个午觉再来看看).
OK, 找出bug来了, 推导没有错误, 是做矩阵乘法的时候几个下标写错了. 需要特别小心
但是发现答案稍微有点问题**,看出其实now矩阵不用设置为二维单位矩阵,直接是[1, 0], 他就是答案. **
但是非常悲剧的是洛谷上没有这么简单的模板题, 都**不给我辛苦学习AC一下的快感. **
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#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
int n, p = (1 << 31);
cin >> n;
int now[2][1] = {{1}, {0}}, matrix[2][2] = {{1, 1}, {1, 0}};
while (n) {
int a, b, c, d;
if (n & 1) { // 矩阵相乘.
a = matrix[0][0] * now[0][0] + matrix[0][1] * now[1][0];
b = matrix[1][0] * now[0][0] + matrix[1][1] * now[1][0];
now[0][0] = a % p, now[1][0] = b % p;
}
// 下面是矩阵平方, 有点麻烦.
a = matrix[0][0] * matrix[0][0] + matrix[0][1] * matrix[1][0];
b = matrix[0][0] * matrix[0][1] + matrix[0][1] * matrix[1][1];
c = matrix[1][0] * matrix[0][0] + matrix[1][1] * matrix[1][0];
d = matrix[1][0] * matrix[0][1] + matrix[1][1] * matrix[1][1];
//cout << "c = " << c << endl;
matrix[0][0] = a % p, matrix[0][1] = b % p, matrix[1][0] = c % p, matrix[1][1] = d % p;
n /= 2;
//cout << "----------" << endl;
//cout << matrix[0][0] << ' ' << matrix[0][1] << endl << matrix[1][0] << ' ' << matrix[1][1] << endl;
}
cout << now[1][0];
}
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再来串矩阵快速幂模板(不只是斐波那契矩阵)
也就是矩阵计算 + 快速幂的组合. O(n3 + log k)**
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#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
typedef long long LL;
const LL mode = 1000000007;
void calc(LL ans[105][105], LL matrix[105][105], LL n)
{
LL tmp[105][105];
memset(tmp, 0, sizeof(tmp));
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
for (int k = 1; k <= n; ++k) {
tmp[i][j] += ans[i][k] * matrix[k][j];
tmp[i][j] %= mode;
}
}
}
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
ans[i][j] = tmp[i][j];
}
}
}
int main()
{
LL n, k, matrix[105][105], ans[105][105];
cin >> n >> k;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
cin >> matrix[i][j];
}
}
// 初始化为单位矩阵.
memset(ans, 0, sizeof(ans));
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
ans[i][i] = 1;
}
while (k) {
if (k & 1) {
calc(ans, matrix, n);
}
calc(matrix, matrix, n);
k /= 2;
}
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
cout << ans[i][j] << ' ';
}
cout << endl;
}
}
/*
矩阵计算 + 快速幂
*/
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