一,基本概念
矩陣的快速冪是用來高效地計算矩陣的高次方的。將樸素的o(n)的時間復雜度,降到log(n)。
二,基本的原理
一般一個矩陣的n次方,我們會通過連乘n-1次來得到它的n次冪。
但做下簡單的改進就能減少連乘的次數,方法如下:
把n個矩陣進行兩兩分組,比如:A*A*A*A*A*A => (A*A)*(A*A)*(A*A)
這樣變的好處是,你只需要計算一次A*A,然后將結果(A*A)連乘自己兩次就能得到A^6,即(A*A)^3=A^6。算一下發現這次一共乘了3次,少于原來的5次。
其實大家還可以取A^3作為一個基本單位。原理都一樣:利用矩陣乘法的結合律,來減少重復計算的次數。
以上都是取一個具體的數來作為最小單位的長度,這樣做雖然能夠改進效率,但缺陷也是很明顯的,取個極限的例子(可能有點不恰當,但基本能說明問題),當n無窮大的時候,你現在所取的長度其實和1沒什么區別。所以就需要我們找到一種與n增長速度”相適應“的”單位長度“,那這個長度到底怎么去取呢???這點是我們要思考的問題。
有了以上的知識,我們現在再來看看,到底怎么迅速地求得矩陣的N次冪。
三,舉例比如A^19 => (A^16)*(A^2)*(A^1),顯然采取這樣的方式計算時因子數將是log(n)級別的(原來的因子數是n),不僅這樣,因子間也是存在某種聯系的,比如A^4能通過(A^2)*(A^2)得到,A^8又能通過(A^4)*(A^4)得到,這點也充分利用了現有的結果作為有利條件。下面舉個例子進行說明:
現在要求A^156,而156(10)=10011100(2)
也就有A^156=>(A^4)*(A^8)*(A^16)*(A^128) 考慮到因子間的聯系,我們從二進制10011100中的最右端開始計算到最左端四,例題
3125 Sample Output997841 SourceHDOJ 2008 Summer Exercise(4)- Buffet Dinner Recommendlcy 代碼;#include <iostream>#include <cstdio>#include <cstring>#include <cmath>using namespace std;const int MOD = 1024;int n;struct mat{ int s[2][2]; mat(int a = 0, int b = 0, int c = 0, int d = 0) { s[0][0] = a; s[0][1] = b; s[1][0] = c; s[1][1] = d; } mat Operator * (const mat& c) { mat ans; sizeof(ans.s, 0, sizeof(ans.s)); for (int i = 0; i < 2; i++) for (int j = 0; j < 2; j++) for (int k = 0; k < 2; k++) ans.s[i][j] = (ans.s[i][j] + s[i][k] * c.s[k][j]) % MOD; return ans; }} tmp(5, 12, 2, 5);mat pow_mod(int k){ if (k == 1) return tmp; mat a = pow_mod(k / 2); mat ans = a * a; if (k % 2) ans = ans * tmp; return ans;}int main(){ int cas; scanf("%d", &cas); while (cas--) { scanf("%d", &n); mat ans = pow_mod(n); printf("%d/n", (ans.s[0][0] * 2 - 1) % MOD); } return 0;}
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