本文主要是介绍POJ 3233 Matrix Power Series 动态规划（矩阵的幂），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、题目大意
给出一个矩阵A，
输出矩阵B的每一项对M取余数的值。
二、解题思路
以二维矩阵为例，首先计算K=2的情况，我们设结果矩阵为B
有如下表达式
那么不难看出，需要的矩阵其实就是以下的两个矩阵相乘后的左上角的N*N个
然后我们再来考虑K=3的情况，我们设结果矩阵为C
我们来考虑如何把C表示成矩阵B和A相乘的状态。
不难看出C矩阵就是以下两个矩阵相乘后的N*N的左上角
也是如下矩阵的左上角
综上，我们发现计算B和C时，乘号右边的矩阵是相同的，只是我们需要保证前N排的后N列必须始终为A[0][0]..A[0][N-1],A[1][0]..A[1][N-1],...
保留那些值我们可以通过给右边的矩阵右下角放置零矩阵即可。
那么最终题目的答案可以表示成下的表达式。
三、代码
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
typedef vector<int> vec;
typedef vector<vec> mat;
int M;
mat mul(mat &A, mat &B)
{mat C = mat(A.size(), vec(B[0].size()));for (int i = 0; i < A.size(); i++){for (int j = 0; j < B[0].size(); j++){for (int k = 0; k < B.size(); k++){C[i][j] = (C[i][j] + A[i][k] * B[k][j]) % M;}}}return C;
}
mat pow(mat &A, int N)
{mat B = mat(A.size(), vec(A[0].size()));for (int i = 0; i < B.size(); i++){B[i][i] = 1;}while (N > 0){if (N & 1){B = mul(B, A);}A = mul(A, A);N >>= 1;}return B;
}
void solve()
{int N, K;scanf("%d%d%d", &N, &K, &M);mat A = mat(2 * N, vec(2 * N));for (int i = 0; i < N; i++){for (int j = 0; j < N; j++){scanf("%d", &A[i][j]);}}for (int i = 0; i < N; i++){A[i + N][i] = 1;A[i + N][i + N] = 1;}mat B = mat(2 * N, vec(2 * N));for (int i = 0; i < N; i++){for (int j = 0; j < N; j++){B[i][j] = A[i][j];B[i][j + N] = A[i][j];}}A = pow(A, K - 1);A = mul(B, A);for (int i = 0; i < N; i++){for (int j = 0; j < N; j++){printf("%d%c", A[i][j] % M, j + 1 == N ? '\n' : ' ');}}
}
int main()
{solve();return 0;
}这篇关于POJ 3233 Matrix Power Series 动态规划（矩阵的幂）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
