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Java矩阵快速实现

之前做题目喷到一题,自己通过递归求解也能做出来,但是数据量一大超过10000,就基本上凉凉了,所以自己之后一直看了别人的解法,认识到了矩阵快速的好处,自己之前也碰到过,但是只是简单了解了一下,所以什么东西最好还是精一点的好...首先一般的运算,普通的解法就是一次乘,比如说X^12,可能就是简单的12个X相乘,总共计算的c次数就是12次,但是我们可以把12分解成12=4+8,那么只需要计算4次方以及8次方,这样我们一次计算2次方...下面就是详细的代码: import java.util.Scanner; public class Main { public static int [][] figure(int [][]num1...sc.nextInt(); } } int [][]num3=figure(num1, num2); int [][]num4=figure1(num3, 4); } } 通常情况下矩阵快速不会单独使用...,一般都是与动态规划一同使用,毕竟矩阵快速中的矩阵就类似于状态方程。

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    看标题:快速和矩阵快速,好像挺高大上。其实并不是很难,快速就是快速求一个数的(一个数的 n 次方)。...换种思维,我们可以这样看: 5^9 = 5*5^8 = 5*((5^4)^2) = 5*(5^4)*(5^4) 5^4 = ((5^2)^2) = (5^2)*(5^2) 5^2 = 5*5 如果当前的指数是偶数...,我们把指数拆成两半,得到两个相同的数,然后把这两个相同的数相乘,可以得到原来的数; 如果当前的指数是奇数,我们把指数拆成两半,得到两个相同的数,此时还剩余一个底数,把这两个相同的数和剩余的底数这三个数相乘...这里先给出代码,再做解释: /** * 计算 x^n 的值,并将结果保存在 res 中 */ long long res = 1; // 进行快速运算,n 为当前的指数值,n 为 0 的时候运算结束...} // 更新当前的 x 的值 x *= x; // 用位运算的方式进行 n/2,速度更快,等价于 n/=2 n >>= 1; } 首先,我们注意到,不管当前的指数

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    【集合论】关系运算 ( 关系运算 | 关系运算示例 | 关系运算性质 )

    文章目录 一、关系运算 二、关系运算示例 三、关系运算性质 一、关系运算 ---- 关系 R 的 n 次定义 : R \subseteq A \times A , n \in N \begin...0 = I_A & \\ R^{n +1} = R^n \circ R & ( n \geq 0 ) \end{cases} 关系 R 是 集合 A 上的 二元关系 , R 的 0 次...; 关系 R 的 0 次 : R^0 = I_A , R 关系的 0 次是恒等关系 , 关系图是每个顶点都有环 , 顶点之间没有关系 ; 关系 R 的 1 次 :...: 与 R_2 相同 关系 R 的 5 次 : 与 R_1 相同 关系 R 的 2k 偶数次 ( k=1,2, \cdots ) : 与 R_2 相同 关系 R...的 2k + 1 奇数次 ( k=0,1,2, \cdots ) : 与 R_1 相同 三、关系运算性质 ---- 关系运算性质 : 关系 R 是 集合 A 上的关系 , R

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    快速的大数运算_快速

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    文章目录 快速 矩阵快速 慢速乘 例题 HDU-2817 HDU-3117 XUJC-1395 image.png int fastpow(int a, int n) { int res =...(res * a) % mod; a = (a * a) % mod; n >>= 1; //n右移一位 } return res; } 矩阵快速...res.a[i][j] + x.a[i][k] * y.a[k][j]) % mod; return res; } matrix fastm(matrix a, int n) { //矩阵快速...} return res; } 慢速乘 慢速乘,顾名思义,之所以慢是因为把乘法拆成了若干次加法运算,但是我们可以在每次加法时对中间结果进行取模,所以可以防止大数相乘溢出,其原理同快速,...Sample Input 2 1 2 3 5 1 2 4 5 Sample Output 5 16 分析: 给出序列前3项,要求输出第n项,判断一下等差还是等比,等比的话套快速

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    Tag : 「动态规划」、「线性 DP」、「记忆化搜索」、「打表」、「矩阵快速」 写一个函数,输入 n ,求斐波那契(Fibonacci)数列的第 n 项(即 F(N))。...int n) { return cache[n]; } } 时间复杂度:将打表逻辑放到本地执行,复杂度为 ;否则为 , 为常量,固定为 空间复杂度: 矩阵快速...对于数列递推问题,可以使用矩阵快速进行加速,最完整的介绍在 这里 讲过。...将其依赖的状态存成列向量: 目标值 所在矩阵为: 根据矩阵乘法,不难发现: 我们令: 起始时,我们只有 ,根据递推式得: 再根据矩阵乘法具有「结合律」,最终可得: 计算 可以套用「快速

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