• 探索(数学)(矩阵快速幂)(快速乘)




    一句话题意:三维空间划分四维空间,最多能划分成多少个部分。

    我们直接想四维的不好想,但是一般这种题我们考虑从低维开始做起。

    在经过手算之后我们可以发现:

    (f(x))为零维(点)切一维(线)最多划分的部分,递推式:(f(x)=f(x-1)+1)

    (g(x))为一维(线)切二维(平面)最多划分的部分,递推式:(g(x)=g(x-1)+f(x-1))

    (k(x))为二维(平面)切三维(空间)最多划分的部分,递推式:(k(x)=k(x-1)+g(x-1))

    (h(x))为三维(空间)切四维最多划分的部分,递推式:(h(x)=h(x-1)+k(x-1))

    那么我们很容易看出这是一个递推。但是因为数据范围很大,所以我们考虑构造矩阵进行矩阵快速幂加速运算。(不会打mathjax矩阵,只能凑合一下了)

    1 1 0 0 0
    0 1 1 0 0
    0 0 1 1 0
    0 0 0 1 1
    0 0 0 0 1

    然后初始矩阵[1,f(0),g(0),k(0),h(0)]

    但是因为数据实在很大,矩阵快速幂进行乘的时候很可能炸long long,所以我们用快速乘来保证数在mod范围内。

    代码如下:

    #include<iostream>
    #include<cstdio>
    #include<algorithm>
    #include<cstring>
    #define MAXN 40
    using namespace std;
    long long n,m;
    long long f[MAXN];
    struct Node{long long t[MAXN][MAXN];};
    Node init;
    inline long long multi(long long x,long long y,long long mod)
    {
    	long long ans=0;
    	while(y) 
    	{
    		if(y&1) ans=(ans+x)%mod;
    		x=(x+x)%mod;
    		y>>=1;
    	}
    	return ans%mod;
    }
    inline Node mul(Node x,Node y)
    {
    	Node cur;
    	for(int i=1;i<=5;i++)
    		for(int j=1;j<=5;j++)
    			cur.t[i][j]=0;
    	for(int i=1;i<=5;i++)
    		for(int j=1;j<=5;j++)
    			for(int k=1;k<=5;k++)
    				cur.t[i][j]=(cur.t[i][j]+multi(x.t[i][k],y.t[k][j],m))%m;
    	return cur;
    }
    inline void solve()
    {
    	long long cur[MAXN];
    	memset(cur,0,sizeof(cur));
    	for(int j=1;j<=5;j++)
    		for(int k=1;k<=5;k++)
    			cur[j]=(cur[j]+multi(f[k],init.t[k][j],m))%m;
    	for(int i=1;i<=5;i++)
    		f[i]=cur[i];
    }
    int main()
    {
    	freopen("discover.in","r",stdin);
    	freopen("discover.out","w",stdout);
    	scanf("%lld%lld",&n,&m);
    	f[1]=1;
    	f[2]=1;
    	f[3]=1;
    	f[4]=1;
    	f[5]=1;
    	for(int i=1;i<=5;i++) init.t[i][i]=1;
    	init.t[1][2]=1;
    	init.t[2][3]=1;
    	init.t[3][4]=1;
    	init.t[4][5]=1;
    	while(n)
    	{
    		if(n&1) solve();
    		init=mul(init,init);
    		n>>=1;
    	}
    	printf("%lld
    ",f[5]%m);
    	return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fengxunling/p/9800905.html
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