Tr A(矩阵快速幂)
Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 3175 Accepted Submission(s): 2373
Problem Description
A为一个方阵,则Tr A表示A的迹(就是主对角线上各项的和),现要求Tr(A^k)%9973。
Input
数据的第一行是一个T,表示有T组数据。
每组数据的第一行有n(2 <= n <= 10)和k(2 <= k < 10^9)两个数据。接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[0,9],表示方阵A的内容。
每组数据的第一行有n(2 <= n <= 10)和k(2 <= k < 10^9)两个数据。接下来有n行,每行有n个数据,每个数据的范围是[0,9],表示方阵A的内容。
Output
对应每组数据,输出Tr(A^k)%9973。
Sample Input
2
2 2
1 0
0 1
3 99999999
1 2 3
4 5 6
7 8 9
Sample Output
2
2686
Author
xhd
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 | //矩阵快速幂 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; typedef struct node{ int mat[12][12]; }node; const int mod=9973; int n,k; node mat_multi(node a,node b) //计算两个矩阵的乘积 { int i,j,k; node c; memset (c.mat,0, sizeof (c.mat)); for (i=0;i<n;++i) for (j=0;j<n;++j) for (k=0;k<n;++k) { c.mat[i][j]+=a.mat[i][k]*b.mat[k][j]; //矩阵乘法:第i行第j列位置上的数为第一个矩阵 //第i行上的n个数与第二个矩阵第j列上的n个数对应相乘后所得的n个乘积之和 c.mat[i][j]%=mod; } return c; } node pow_mod(node a) //数值快速幂思想应用 { int i; node c; memset (c.mat,0, sizeof (c.mat)); for (i=0;i<n;i++) c.mat[i][i]=1; //c矩阵用于储存最终结果(类似于ans),在数值快速幂中初始化为1, //而矩阵应初始为 单位矩阵(任何矩阵与单位矩阵相乘的结果不变) while (k) { if (k&1) c=mat_multi(c,a); //移位快速幂 a=mat_multi(a,a); k>>=1; } return c; } int main() { int T,i,j; node a; scanf ( "%d" ,&T); while (T--) { scanf ( "%d%d" ,&n,&k); for (i=0;i<n;i++) for (j=0;j<n;j++) scanf ( "%d" ,&a.mat[i][j]); int ans=0; a=pow_mod(a); for (i=0;i<n;i++) ans+=a.mat[i][i]; printf ( "%d\n" ,ans%mod); } return 0; } |
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