• [hihoCoder] 骨牌覆盖问题·一


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    描述

    骨牌,一种古老的玩具。今天我们要研究的是骨牌的覆盖问题:
    我们有一个2xN的长条形棋盘,然后用1x2的骨牌去覆盖整个棋盘。对于这个棋盘,一共有多少种不同的覆盖方法呢?
    举个例子,对于长度为1到3的棋盘,我们有下面几种覆盖方式:

    提示:骨牌覆盖

    提示:如何快速计算结果

    输入

    第1行:1个整数N。表示棋盘长度。1≤N≤100,000,000

    输出

    第1行:1个整数,表示覆盖方案数 MOD 19999997

    样例输入
    62247088
    样例输出
    17748018

    当N很小的时候,我们直接通过递推公式便可以计算。当N很大的时候,只要我们的电脑足够好,我们仍然可以直接通过递推公式来计算。
    但是我们学算法的,总是这样直接枚举不是显得很Low么,所以我们要用一个好的算法来加速(装X)。
    事实上,对于这种线性递推式,我们可以用矩阵乘法来求第n项。对于本题Fibonacci数列,我们希望找到一个2x2的矩阵M,使得(a, b) x M = (b, a+b),其中(a, b)和(b, a+b)都是1x2的矩阵。
    显然,只需要取M = [0, 1; 1, 1]就可以了:

    进一步得到:

    那么接下来的问题是,能不能快速的计算出M^n?我们先来分析一下幂运算。由于乘法是满足结合律的,所以我们有:

    不妨将k[1]..k[j]划分的更好一点?

    其中(k[1],k[2]...k[j])2表示将n表示成二进制数后每一位的数字。上面这个公式同时满足这样一个性质:

    结合这两者我们可以得到一个算法:
    1. 先计算出所有的{a^1, a^2, a^4 ... a^(2^j)},因为该数列满足递推公式,时间复杂度为O(logN)
    2. 将指数n二进制化,再利用公式将对应的a^j相乘计算出a^n,时间复杂度仍然为O(logN)
    则总的时间复杂度为O(logN)
    这种算法因为能够在很短时间内求出幂,我们称之为“快速幂”算法。

     1 #include <iostream>
     2 #include <vector>
     3 #include <algorithm>
     4 using namespace std;
     5 
     6 typedef long long ll;
     7 const ll MOD = 19999997;
     8 
     9 struct matrix {
    10     ll a, b, c, d;
    11     matrix() : a(0), b(1), c(1), d(1) {}
    12     matrix operator * (const matrix &m) const {
    13         matrix tmp;
    14         tmp.a = (a * m.a + b * m.c) % MOD;
    15         tmp.b = (a * m.b + b * m.d) % MOD;
    16         tmp.c = (c * m.a + d * m.c) % MOD;
    17         tmp.d = (c * m.b + d * m.d) % MOD;
    18         return tmp;
    19     }
    20 };
    21 
    22 matrix pow(const matrix &a, int n) {
    23     matrix tmp;
    24     if (n == 0 || n == 1) return tmp;
    25     tmp = pow(a, n / 2);
    26     if (n & 1) {
    27         tmp = tmp * tmp * a;
    28     } else {
    29         tmp = tmp * tmp;
    30     }
    31     return tmp;
    32 }
    33 
    34 int main() {
    35     ll n;
    36     matrix a, b;
    37     while (cin >> n) {
    38         b = pow(a, n);
    39         cout << b.d << endl;
    40     }
    41     return 0;
    42 }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/easonliu/p/4419459.html
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