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  • 超级跳马 —— 矩阵快速幂优化DP

    P3990 [SHOI2013]超级跳马

    题目描述

    • 现有一个 n 行 m 列的棋盘,一只马欲从棋盘的左上角跳到右下角。每一步它向右跳奇数列,且跳到本行或相邻行。跳越期间,马不能离开棋盘。例如,当 n = 3, m = 10 时,下图是一种可行的跳法。

    • 试求跳法种数mod 30011。

    输入格式

    • 仅有一行,包含两个正整数 n, m,表示棋盘的规模。

    输出格式

    • 仅有一行,包含一个整数,即跳法种数 mod 30011。

    样例输入

    3 5
    

    样例输出

    10
    

    数据范围与提示

    • 对于10%的数据,(1 ≤ n ≤ 10,2 ≤ m ≤ 10)
    • 对于50%的数据,(1 ≤ n ≤ 10,2 ≤ m ≤ 10^5)
    • 对于80%的数据,(1 ≤ n ≤ 10,2 ≤ m ≤ 10^9)
    • 对于100%的数据,(1 ≤ n ≤ 502 ≤ m ≤ 10^9)

    Solve

    • 这题题意很清楚了,DP也很容易想到,(f_{i,j}) 表示到达第i列第j行的方案数,将起点方案数设为 1,每个点的方案数由可以过来的点转移,一看数据范围,n 就 50,m 最大 1e9 ,这几乎就可以想到是矩阵快速幂优化了,我们可以一步一步分析。

    • 首先不难得出一个 (O(n^3)) 的写法。(20pts)

      f[1][1] = 1;
      for (int i = 2; i <= m; ++i)
          for (int j = 1; j <= n; ++j)
              for (int k = i - 1; k >= 1; k -= 2)
                  f[i][j] = (f[i][j] + f[k][j-1] + f[k][j] + f[k][j+1]) % M;
      
    • 注意到这只是求前面的和,限制条件也只有只能从奇数行转移,这样让 (f_{i,j}) 记录上奇数行的和就能优化到 (O(n^2)。(50pts)

      • 这里的f数组要同时记录前缀和,所以最终答案是类似区间求和的形式:(f_{m,n} - f_{m-2,n})

      • 为了方便最后矩阵的写法,又因为他是由倒数第二行最后两列转移过来,就直接输出 (f_{m-1,n}+f_{m-1,n-1})

        f[1][1] = 1;
        for (int i = 2; i < m; ++i)
            for (int j = 1; j <= n; ++j)
                f[i][j] = (f[i-1][j] + f[i-1][j-1] + f[i-1][j+1] + f[i-2][j]) % M;
        printf("%d
        ", (f[m-1][n] + f[m-1][n-1]) % M);
        
    • 发现第 i 列只由第 i-1 列和 i-2 列转移过来的,而且列数又那么大,考虑矩阵快速幂优化:

      • 可以类比斐波那契数列的写法,将 (f_{i.k})(f_{i-1,k}(kin {1,...,n}))的状态压成一个 (1 imes 2n) 的矩阵,乘上一个转移矩阵,得到 (f_{i+1.k})(f_{i,k}(kin {1,...,n}))的状态,转移矩阵根据上面第二个解法的转移方程构造,还是举 n=4 的例子

    [egin{bmatrix} f_{i,1} & f_{i,2} &f_{i,3} &f_{i,4} &f_{i-1,1} &f_{i-1,2} &f_{i-1,3} &f_{i-1,4} end{bmatrix} ast egin{bmatrix} 1 & 1 & 0& 0 & 1& 0 &0 & 0\ 1& 1& 1 & 0& 0 &1 & 0 &0 \ 0 & 1 & 1& 1& 0 & 0 & 1 & 0\ 0 & 0 & 1 & 1 &0 & 0 & 0 &1 \ 1 & 0 &0 & 0 & 0 &0 & 0 &0 \ 0& 1 & 0& 0& 0& 0& 0& 0\ 0& 0& 1& 0& 0 & 0&0&0 \ 0& 0 & 0& 1 & 0 & 0 & 0 & 0 end{bmatrix} = egin{bmatrix} f_{i+1,1} & f_{i+1,2} &f_{i+1,3} &f_{i+1,4} &f_{i,1} &f_{i,2} &f_{i,3} &f_{i,4} end{bmatrix}]

    这个式子有亿点长啊

    转移矩阵:

    [egin{bmatrix} 1 & 1 & 0& 0 & 1& 0 &0 & 0\ 1& 1& 1 & 0& 0 &1 & 0 &0 \ 0 & 1 & 1& 1& 0 & 0 & 1 & 0\ 0 & 0 & 1 & 1 &0 & 0 & 0 &1 \ 1 & 0 &0 & 0 & 0 &0 & 0 &0 \ 0& 1 & 0& 0& 0& 0& 0& 0\ 0& 0& 1& 0& 0 & 0&0&0 \ 0& 0 & 0& 1 & 0 & 0 & 0 & 0 end{bmatrix}]

    初始矩阵

    [egin{bmatrix} 1 & 1 & 0 & 0 & 1 & 0 & 0 & 0 end{bmatrix}]

    • 需要注意的几点:
      1. 因为矩阵无法处理 (mle 2) 的情况,所以需要特判。只有 (f_{1,1},f_{1,2},f_{2,2})值为1,其他情况都是0.
      2. 此解法只处理了 (n>1) 的情况,对于 (n=1) 的情况打表发现可以转换成斐波那契数列,而且此时转移矩阵与求斐波那契数列的转移矩阵也很想,也特判一下就好了。
    • 接下来就是实现,具体看代码。

    Code

    #include <cstdio>
    #include <cstring>
    using namespace std;
    const int N = 105, M = 30011;
    
    int n, n2, m;
    struct Matrix {
        int a[N][N];
        Matrix () {
            memset(a, 0, sizeof(a));
        }
        int *operator [] (const int &i) {
            return a[i];
        }//重载方括号运算符,写起来方便
        Matrix operator * (const Matrix &b) {
            Matrix c;
            for (int i = 1; i <= n2; ++i)
                for (int j = 1; j <= n2; ++j)
                    for (int k = 1; k <= n2; ++k)
                        (c.a[i][j] += a[i][k] * b.a[k][j] % M) %= M;
            return c;
        }//重载乘号
        void Print() {
            for (int i = 1; i <= n2; ++i, puts(""))
                for (int j = 1; j <= n2; ++j)
                    printf("%d ", a[i][j]);
            puts("");
        }//调试输出用
    }a, b, c;
    
    Matrix Pow(Matrix a, int k) {
        Matrix ans = a; k--;
        for (; k; k >>= 1, a = a * a)
            if (k & 1) ans = ans * a;
        return ans;
    }//快速幂
    
    int main() {
        scanf("%d%d", &n, &m);
        if (m <= 2) {
            if (n <= 2 && m <= n) puts("1");
            else puts("0");
            return 0;
        }//特判情况1
        n2 = n << 1;
        for (int i = 1; i <= n; ++i) {//构造转移矩阵
            a[i][i-1] = a[i][i] = a[i][i+n] = a[i+n][i] = 1;
            if (i != n) a[i][i+1] = 1;
        }
        b = Pow(a, m - 2);
        if (n == 1) return printf("%d
    ", b[1][1]), 0;//特判情况2
        int s1 = (b[1][n2-1] + b[2][n2-1] + b[n+1][n2-1]) % M;
        int s2 = (b[1][n2] + b[2][n2] + b[n+1][n2]) % M;
        //根据初始矩阵和快速幂后的转移矩阵求得目标矩阵的有用值
        printf("%d
    ", (s1 + s2) % M);
        //s1是f[m-1][n-1],s2是f[m-1][n],加起来就是答案
        return 0;
    }
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shawk/p/13510450.html
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