首先是矩阵乘法
在矩阵乘法中满足以下运算律:
1.(AB)C=a(BC) 2.(A+B)C=AC+BC 3.C(A+B)=CA+CB在普通的乘法中,一个数乘1还是等于它本身,在矩阵乘法中也有这么一个“1”,它就是单位矩阵
不同于普通乘法中的单位1,对于不同矩阵他们的单位矩阵大小是不同的
对于n∗mn*mn∗m的矩阵,它的单位矩阵大小为m∗mm*mm∗m,对于m∗nm*nm∗n的矩阵,它的单位矩阵大小为n∗nn*nn∗n
也就是说单位矩阵都是正方形的,这是因为只有正方形的矩阵能保证结果和前一个矩阵形状相同
单位矩阵的元素非0即1,从左上角到右下角的对角线上元素皆为1,其他皆为0
矩阵快速幂就是把快速幂和矩阵乘法结合在一起
#includeusing namespace std; inline int read(){ int x=0,f=1;char ch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch == '-') f=-1 ; ch=getchar();} while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<1)+(x<<3)+ch-48 ; ch=getchar();} return x*f; } long long m = 1e9+7; long long n; struct Matrix{ long long mat[10][10]; //定义一个结构体 }a; void init(Matrix &res){ memset(res.mat,0,sizeof(res.mat)); for(register int i(1) ; i<=2 ; i=-~i) res.mat[i][i] = 1; //单位矩阵 } Matrix mul(Matrix a,Matrix b){ Matrix res; memset(res.mat,0,sizeof(res.mat)); for(register int i(1) ; i<=2 ; i=-~i){ for(register int k(1) ; k<=2 ; k=-~k){ //注意,先循环K比先循环J快 for(register int j(1) ; j<=2 ; j=-~j){ res.mat[i][j] += (a.mat[i][k]%m) * (b.mat[k][j]%m); //矩阵乘法 res.mat[i][j] = res.mat[i][j]%m; } } } return res; } Matrix qp(Matrix a,long long n){ Matrix res,base = a; init(res); while(n){ if(n%2 == 1) res = mul(res,base); //快速幂,和普通的原理一样 base = mul(base,base); n/=2; } return res; } int main(){ cin >> n; a.mat[1][1] = 1; a.mat[1][2] = 1; a.mat[2][1] = 1; a.mat[2][2] = 0; //推出的矩阵 a = qp(a,n-2); cout << (a.mat[1][1]%m+a.mat[1][2]%m)%m; return 0; }
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