题面
传送门:http://codeforces.com/problemset/problem/691/E
E. Xor-sequences
time limit per test3 seconds
memory limit per test256 megabytes
inputstandard input
outputstandard output
You are given n integers a1, a2, …, an.
A sequence of integers x1, x2, …, xk is called a “xor-sequence” if for every 1 ≤ i ≤ k - 1 the number of ones in the binary representation of the number xi xi + 1’s is a multiple of 3 and for all 1 ≤ i ≤ k. The symbol is used for the binary exclusive or operation.
How many “xor-sequences” of length k exist? Output the answer modulo 109 + 7.
Note if a = [1, 1] and k = 1 then the answer is 2, because you should consider the ones from a as different.
Input
The first line contains two integers n and k (1 ≤ n ≤ 100, 1 ≤ k ≤ 1018) — the number of given integers and the length of the “xor-sequences”.
The second line contains n integers ai (0 ≤ ai ≤ 1018).
Output
Print the only integer c — the number of “xor-sequences” of length k modulo 109 + 7.
Examples
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5 2
15 1 2 4 8
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13
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5 1
15 1 2 4 8
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5
题目大意：给定长度为n的序列，从序列中选择k个数（可以重复选择），使得得到的排列满足xi与xi+1异或的二进制中1的个数是3的倍数。问长度为k的满足条件的序列有多少种？
分析：
1.DP方程的推导
设dp[i][j]dp[i][j]表示前i位以j结尾的方案数
则
dp[i][j]=∑ix=1dp[i−1][x]dp[i][j]=∑x=1idp[i−1][x]
(bitcount(a[x](bitcount(a[x] xorxor a[i])moda[i])mod 3≡1)3≡1)
bitcount(x)表示x的二进制中1的个数
2.矩阵快速幂的优化
我们发现，状态转移方程的形式类似矩阵乘法
因为可以这样变形：dp[i][j]=∑ix=1dp[i−1][x]×(bitcount(a[x]dp[i][j]=∑x=1idp[i−1][x]×(bitcount(a[x] xorxor a[i])moda[i])mod 3==1)3==1)
所以状态转移方程可以写成这样
⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢dp[i][1]dp[i][2]⋮dp[i][n]⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢101…01…⋱11⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥×⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢dp[i−1][1]dp[i−1][2]⋮dp[i−1][n]⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥[dp[i][1]dp[i][2]⋮dp[i][n]]=[100…111⋱…1]×[dp[i−1][1]dp[i−1][2]⋮dp[i−1][n]]
右边那个很多1和0 的矩阵是n×nn×n的状态转移矩阵，第i行第j列为1代表bitcount(a[x]bitcount(a[x] xorxor a[i])moda[i])mod 3≡13≡1，否则为0
显然对角线全部为1（一个数异或它本身为0）
在DP之前我们可以预处理这个矩阵
由于最终答案为∑nj=1dp[k][j]∑j=1ndp[k][j],
状态转移方程可以改写为
⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢dp[k][1]dp[k][2]⋮dp[k][n]⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢101…01…⋱11⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥k−1×⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢dp[1][1]dp[1][2]⋮dp[1][n]⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥[dp[k][1]dp[k][2]⋮dp[k][n]]=[100…111⋱…1]k−1×[dp[1][1]dp[1][2]⋮dp[1][n]]
首先很显然每个数构成一个满足条件的序列，所以dp[1][j]=1
所以没有必要存储dp数组，直接计算出矩阵k-1次方，再将矩阵内所有的值加起来即可
时间复杂度分析：
预处理时间复杂度O(n2)O(n2)
矩阵乘法时间复杂度O(n3)O(n3)
快速幂时间复杂度O(log2k)O(log2k)
总时间复杂度O(n3log2k)O(n3log2k)
代码：
//CF 691E
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define SIZE 105
#define maxn 105
using namespace std;
const long long mod=1000000007;
int n;
long long k;
long long num[maxn];
struct matrix {//矩阵
int n;//长
int m;//宽
long long a[SIZE][SIZE];
matrix() {//构造函数
n=2;
m=2;
memset(a,0,sizeof(a));
}
matrix(int x,int y) {
n=x;
m=y;
memset(a,0,sizeof(a));
}
void print() {
for(int i=1; i<=n; i++) {
for(int j=1; j<=m; j++) {
printf("%d ",a[i][j]);
}
printf("
");
}
}
void setv(int x) {//初始化
if(x==0) {
memset(a,0,sizeof(a));
}
if(x==1) {
memset(a,0,sizeof(a));
for(int i=1; i<=n; i++) a[i][i]=1;
}
}
friend matrix operator *(matrix x,matrix y) {//矩阵乘法
matrix tmp=matrix(x.n,y.m);
for(int i=1; i<=x.n; i++) {
for(int j=1; j<=y.m; j++) {
tmp.a[i][j]=0;
for(int k=1; k<=y.n; k++) {
tmp.a[i][j]+=(x.a[i][k]*y.a[k][j])%mod;
}
tmp.a[i][j]%=mod;
}
}
return tmp;
}
};
matrix fast_pow(matrix x,long long k) {//矩阵快速幂
matrix ans=matrix(n,n);
ans.setv(1);//初始化为1
while(k>0) {//类似整数快速幂
if(k&1) {
ans=ans*x;
}
k>>=1;
x=x*x;
}
return ans;
}
long long count_1(long long x) {//算1的个数
long long ans=0;
while(x>0){
if(x&1) ans++;
x/=2;
}
return ans;
}
int main() {
scanf("%d %I64d",&n,&k);
for(int i=1; i<=n; i++) scanf("%I64d",&num[i]);
matrix xor_mat=matrix(n,n);
for(int i=1; i<=n; i++) {
for(int j=1; j<=n; j++) {
if(count_1(num[i]^num[j])%3==0 )xor_mat.a[i][j]=1;
else xor_mat.a[i][j]=0;
}
}
xor_mat=fast_pow(xor_mat,k-1);
long long ans=0;
for(int i=1;i<=n;i++){
for(int j=1;j<=n;j++){
ans=ans+xor_mat.a[i][j];
}
ans%=mod;
}
printf("%I64d
",ans);
}