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;
}
原文地址:https://www.cnblogs.com/shawk/p/13510450.html