矩阵快速幂
前期铺垫
在讲矩阵快速幂之前,我们先来看一下整数快速幂。求 X 的 N 次方。
举个例子,在求 \(x^{19}\) 时,我们可以拆分成 \(x^{16}\)、\(x^2\) 和 \(x\) 的乘积。我们观察19的二进制数(10011),发现二进制第 \(i\) 位上的值为 1 ,在乘积中就要有 \(x\) 的 \(2^i\) 的一项。据此我们可以利用遍历二进制数的每一位快速求出 \(X^N\)。
代码如下:
ll QuickPow(ll x,ll n)
{
ll tmp = (ll)x;
ll res = 1;
for(ll i=0;(1<<i)<=n;i++)
{
if(n&(1<<i))
{
res=(res*tmp)%mod;
}
tmp=(tmp*tmp)%mod;
}
return res;
}
也可以写成下面这样:
ll QuickPow(ll x,ll n)
{
ll tmp = x;
ll res=1;
while(n)
{
if(n&1)
res=(res*tmp)%mod;
tmp = (tmp*tmp)%mod;
n>>=1;
}
return res;
}
矩阵快速幂的实现过程
现在问题变成求解矩阵 A 的 N 次方,我们可以类比整数快速幂,写一个矩阵的结构体,用一个matmul函数来定义矩阵的乘法,具体实现过程与整数快速幂类似。
struct mat
{
ll m[maxn][maxn];
}unit;
void init()
{
for(int i=1;i<maxn;i++)
unit.m[i][i]=1;
}
mat matmul(mat a,mat b)
{
mat ans;
ll tmp =0;
for(int i=1;i<maxn;i++)
{
for(int j=1;j<maxn;j++)
{
tmp=0;
for(int k=1;k<maxn;k++)
{
tmp=(tmp+a.m[i][k]*b.m[k][j])%mod;
}
ans.m[i][j]=tmp;
}
}
return ans;
}
mat QuickPow(mat a,ll n)
{
mat tmp = a;
mat res=unit;
while(n)
{
if(n&1)
res=matmul(res,tmp);
tmp = matmul(tmp,tmp);
n>>=1;
}
return res;
}
应用
第一步先要列出递推式:
例如 \(f\left( n \right) =f\left( n-1 \right) +f\left( n-2 \right)\)
第二步是建立矩阵递推式,找到转移矩阵:
\[\left( \begin{matrix}
1& 1\\
1& 0\\
\end{matrix} \right) *\left( \begin{array}{c}
f_{n-1}\\
f_{n-2}\\
\end{array} \right) =\left( \begin{array}{c}
f_n\\
f_{n-1}\\
\end{array} \right)
\]
简写成\(T*A\left( n-1 \right) =A\left( n \right)\),T矩阵就是转移矩阵,而且一定是一个常数矩阵,
\[A_n=\left( \begin{array}{c}
f_n\\
f_{n-1}\\
\end{array} \right)
\]
由此得到\(A\left( n \right) =A\left( 1 \right) *T^{\left( n-1 \right)}\)
\(T^{n-1}\)可以利用矩阵快速幂计算出来,而\(A\left( 1 \right)\)可以手动计算,就可以得到\(A\left( n \right)\)
给一些简单的递推式
- \(f\left( n \right) =af\left( n-1 \right) +bf\left( n-2 \right) +c;(a,b,c是常数)\)
- \(f\left( n \right) =c^n-f\left( n-1 \right);(c是常数)\)
\[\left(\begin{matrix}
-1& c\\
0& c\\
\end{matrix} \right) *\left(\begin{array}{c}
f_{n-1}\\
c^{n-1}\\
\end{array} \right) = \left( \begin{array}{c}
f_n\\
c^n\\
\end{array} \right)
\]