【题目链接】
【算法】
要求
f(g(0)) + f(g(1)) + f(g(2)) + ... + f(g(n-1))
因为g(i) = k * i + b
所以原式 = f(b) + f(k+b) + f(2k+b) + .... + f((n-1)k+b)
令矩阵A = {1,1,0,1}(求斐波那契数的矩阵)
那么,式子就可以写成A^b + A^(k + b) + A ^ (2k + b) + .... + A ^ ((n - 1)k + b)
因为矩阵符合乘法分配律,所以可以将A^b提出,式子被写成 :
A ^ b( E + A ^ k + A ^ 2k + ... + A ^ (n - 1)k ) (其中E为2阶单位阵)
令矩阵S = A ^ k
那么式子就被进一步化简为 : A^b( S^0 + S^1 + S^2 + .. + S^(n-1) )
A^b可以通过矩阵乘法快速幂求出
而后面的S^0 + S^1 + S ^ 2 + ... S^(n-1)则可以通过二分求解(也就是POJ 3233的方法)
【代码】
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,b,k,m; struct Matrix { long long mat[3][3]; } A,E,ans,s; inline Matrix mul(Matrix a,Matrix b) { int i,j,k; Matrix ans; memset(ans.mat,0,sizeof(ans.mat)); for (i = 1; i <= 2; i++) { for (j = 1; j <= 2; j++) { for (k = 1; k <= 2; k++) { ans.mat[i][j] = (ans.mat[i][j] + a.mat[i][k] * b.mat[k][j]) % m; } } } return ans; } inline Matrix add(Matrix a,Matrix b) { int i,j; Matrix ans; memset(ans.mat,0,sizeof(ans.mat)); for (i = 1; i <= 2; i++) { for (j = 1; j <= 2; j++) { ans.mat[i][j] = (a.mat[i][j] + b.mat[i][j]) % m; } } return ans; } inline Matrix power(Matrix a,int n) { int i,j; Matrix ans,p = a; for (i = 1; i <= 2; i++) { for (j = 1; j <= 2; j++) { ans.mat[i][j] = (i == j); } } while (n > 0) { if (n & 1) ans = mul(ans,p); p = mul(p,p); n >>= 1; } return ans; } inline Matrix solve(Matrix a,int n) { Matrix tmp; if (n == 1) return a; if (n % 2 == 1) return add(solve(a,n-1),power(a,n)); else { tmp = solve(a,n/2); return add(tmp,mul(power(a,n/2),tmp)); } } int main() { E.mat[1][1] = 1; E.mat[2][2] = 1; E.mat[1][2] = E.mat[2][1] = 0; while (scanf("%d%d%d%d",&k,&b,&n,&m) != EOF) { A.mat[1][1] = A.mat[1][2] = A.mat[2][1] = 1; A.mat[2][2] = 0; s = power(A,k); ans = mul(power(A,b),add(E,solve(s,n-1))); printf("%lld ",ans.mat[1][2]); } return 0; }