矩阵二分快速幂优化dp
程序员文章站
2024-03-17 09:00:58
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思路就是先写出dp的状态转移方程,然后再把它转成形如 [f[i], f[i-1]]= A * [f[i-1], f[i-2]] 的形式,(尤其是看到要求的i值取值范围很大时,明白不能普通dp了不然容易超时)然后由“矩阵二分快速幂”来快速直接求得f[i],而不用像普通dp一样一个一个向上做。
(2018/3/31)又默码了一遍,发现有些细节不得不提——首先是相乘是一定要注意顺序的,比如在main函数里将乘好次方的结果和初始矩阵相乘时,初始矩阵要在右边。第二点是我自己写的时候矩阵维度不像下面一样给你定了,而是作为了函数参数,那么就应该清晰一点(因为在matrix_pow函数中惯性思维是用次数n来for循环矩阵快速幂,而我粗心将传入的矩阵维度参数声明为n,就搞错了)。其次,要记住在矩阵相乘的时候把系数(对应的地方)都看好,然后要记得取模。最后,要记得用long long!因为既然你用到矩阵二分快速幂了,那么一定就是大数据才会去用的,那么记得次数n用long long!
btw,在手写推导矩阵时,注意如果遇到什么常数相加还是有办法解决的,毕竟常数*0=0,*1=本身,比如
那么A=【a b c 1 0 0 0 0 1】,init=【A(i-1) A(i-2) 1】
int n; // 所有矩阵都是 n * n 的矩阵
struct matrix {
int a[100][100]; //这个维度倒无所谓,根据实际维度定也可以,不会这么大的 - - 因为是你手写推出来的矩阵。
};
matrix matrix_mul(matrix A, matrix B, int mod) {
// 2 个矩阵相乘
matrix C;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
C.a[i][j] = 0;
for (int k = 0; k < n; ++k) {
C.a[i][j] += A.a[i][k] * B.a[k][j] % mod;
C.a[i][j] %= mod;
}
}
}
return C;
}
matrix unit() {
// 返回一个单位矩阵
matrix res;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < n; ++j) {
if (i == j) {
res.a[i][j] = 1;
} else {
res.a[i][j] = 0;
}
}
}
return res;
}
matrix matrix_pow(matrix A, int n, int mod) {
// 快速求矩阵 A 的 n 次方
matrix res = unit(), temp = A;
for (; n; n /= 2) { //或者写 n>>=1 注意要加等号!
if (n & 1) {
res = matrix_mul(res, temp, mod);
}
temp = matrix_mul(temp, temp, mod);
}
return res;
}
应用:
我的AC代码
#include<iostream>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=5;
struct matrix
{
long long m,n;
long long a[maxn][maxn];
};
long long mod;
matrix mul(matrix A, matrix B) //矩阵乘法
{
matrix C;
C.m=A.m;
C.n=B.n;
for(int i=0;i<C.m;i++)
{
for(int j=0;j<C.n;j++)
{
C.a[i][j]=0;
for(int k=0;k<A.n;k++)
{
C.a[i][j]+=A.a[i][k]*B.a[k][j]%mod;
C.a[i][j]%mod;
}
}
}
return C;
}
matrix res(int m,int n) //单位阵
{
matrix E;
E.m=m;
E.n=n;
for(int i=0;i<m;i++)
{
for(int j=0;j<n;j++)
{
E.a[i][j]=0;
if(i==j)
E.a[i][j]=1;
}
}
return E;
}
int main()
{
long long n;
cin>>n>>mod;
if(n==1 || n==2)
{
cout<<1;
return 0;
}
matrix E=res(2,2);
matrix A;
A.m=2; A.n=2;
long long a[2][2]={1,1,1,0};
for(int i=0;i<A.m;i++)
for(int j=0;j<A.n;j++)
A.a[i][j]=a[i][j];
n=n-2; //只需要A^(n-2)
for(; n; n>>=1)
{
if(n&1)
{
E=mul(E,A);
}
A=mul(A,A);
}
matrix start=res(2,1);
start.m=2; start.n=1;
long long b[2][1]={1,1};
for(int i=0;i<start.m;i++)
for(int j=0;j<start.n;j++)
start.a[i][j]=b[i][j];
matrix result=mul(E,start);
cout<<result.a[0][0]%mod;
return 0;
}
最主要的是找到状态转移方程:
a[i]=b[i-1]*y/100 + a[i-1](1-x/100)
b[i]=a[i-1]*x/100 + b[i-1](1-y/100)
然后把它写成[a[i]; b[i]] = A * [a[i-1];b[i-1]] ,写出这个2*2的矩阵A,就可以套模板了。
#include<iostream>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=5;
struct matrix
{
double m,n;
double a[maxn][maxn];
};
matrix mul(matrix A, matrix B) //矩阵乘法
{
matrix C;
C.m=A.m;
C.n=B.n;
for(int i=0;i<C.m;i++)
{
for(int j=0;j<C.n;j++)
{
C.a[i][j]=0;
for(int k=0;k<A.n;k++)
{
C.a[i][j]+=A.a[i][k]*B.a[k][j];
}
}
}
return C;
}
matrix res(int m,int n) //单位阵
{
matrix E;
E.m=m;
E.n=n;
for(int i=0;i<m;i++)
{
for(int j=0;j<n;j++)
{
E.a[i][j]=0;
if(i==j)
E.a[i][j]=1;
}
}
return E;
}
int main()
{
long long a,b,k;
double x,y;
cin>>a>>b>>x>>y>>k;
matrix E=res(2,2);
matrix A;
A.m=2; A.n=2;
double aa[2][2]={1.00-x/100.00,y/100.00,x/100.00,1-y/100.00}; //关键!!!!!
for(int i=0;i<A.m;i++)
for(int j=0;j<A.n;j++)
A.a[i][j]=aa[i][j];
int n=k; //需要A^(n)
for(; n; n>>=1)
{
if(n&1)
{
E=mul(E,A);
}
A=mul(A,A);
}
matrix start=res(2,1);
start.m=2; start.n=1;
double bb[2][1]={a,b};
for(int i=0;i<start.m;i++)
for(int j=0;j<start.n;j++)
start.a[i][j]=bb[i][j];
matrix result=mul(E,start);
printf("%f %f",result.a[0][0],result.a[1][0]);
return 0;
}