幂运算\(a^b\)是\(b\)个\(a\)相乘的结果.
C++自带的幂函数pow
是最朴素的\(O(b)\)算法,效率很是低,因此若是要用到大量幂运算,最好本身打一个快速幂.算法
求\(a^b\%p\)的值.数组
long long poww(long long a,long long b,long long p) { if(b==1) return a%p; long long t=1; t=poww(a,b/2,p); t=t*t%p; if(b%2) t=t*a%p; return t; }
矩阵加法,减法,矩阵乘常数这三种运算都很简单,这里不赘述.
有两个分别为\(n\times m\),\(m\times p\)的矩阵\(a,b\)相乘,结果是一个\(n\times p\)的矩阵\(c\).
\(c[i][j]=\sum\limits_{k=1}^{m}{a[i][k]*b[k][j]}\).
代码用结构体实现.函数
struct mat { long long (*x)[505]=new long long[505][505];//若是矩阵比较小就直接开数组,太大就用指针. friend mat operator * (mat a,mat b) {//重载 mat c; for(long long i=1; i<=n; i++) { for(long long j=1; j<=m; j++) { for(long long k=1; k<=p; k++) { c.x[i][j]=(c.x[i][j]+(a.x[i][k]*b.x[k][j])%MOD)%MOD; } } } return c; } };
时间复杂度为\(O(nmp)\)优化
若是\(a[i][j]=0\),那么会浪费许多时间来计算\(a[i][j]\)与其余数的乘积.
只要改一下循环嵌套的顺序,并判断\(a[i][j]\)是否等于\(0\),若是是就直接continue
.spa
struct mat { long long (*x)[505]=new long long[505][505];//若是矩阵比较小就直接开数组,太大就用指针. friend mat operator * (mat a,mat b) {//重载 mat c; for(long long k=1; k<=p; k++) { for(long long i=1; i<=n; i++) { if(a.x[i][k]==0) continue;//优化 for(long long j=1; j<=m; j++) { c.x[i][j]=(c.x[i][j]+(a.x[i][k]*b.x[k][j])%MOD)%MOD; } } } return c; } };
其实就是把快速幂中的数换成矩阵.指针
斐波那锲数列 P1962
这是一个矩阵
\(\left\{ \begin{matrix} f(n-1) \\ f(n-2) \end{matrix} \right\}\)
不难很难发现,只要让它乘上矩阵
\(\left\{ \begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{matrix} \right\}\)
就能变成\(\left\{ \begin{matrix} f(n) \\ f(n-1) \end{matrix} \right\}\)
因此若是要求\(f(n)\),只需算出\(\left\{ \begin{matrix} f(n-1) \\ f(n-2) \end{matrix} \right\} * \left\{ \begin{matrix} 1 & 1 \\ 1 & 0 \end{matrix} \right\}^{n-1}\)
结果的第一行第一列就是\(f(n)\).
```cppcode