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题目

题目描述

给一个m x n的方格,Applese想要给方格填上颜色,每个格子可以是黑色或者白色。他要求左右相邻两格不能同为白色且相邻两列不能全为黑色。

求满足条件的方案数。

输入描述

输入两个整数m, n。\((1 ≤ m ≤ 5, 1 ≤ n ≤ 10^{18})\)。

输出描述

输出答案对 \(10^9 + 7\) 取模的结果。

**示例1 **

输入

3 1

输出

8

示例2

输入

3 5

输出

1640

示例3

输入

5 5

输出

351032

题解

知识点:状压dp,运算优化。

注意到可以一列一列摆,设 \(0\) 代表黑色,\(1\) 代表白色,这样比反过来方便。设第 \(i\) 列状态为 \(st1\) ,第 \(i-1\) 列状态为 \(st2\) ,于是首先 \(st1\) 和 \(st2\) 自己都要满足 st & (st<<1) 不能为 \(1\) ,即相邻不为白色,随后 st1 & st2 必须大于 \(0\) ,即两列不能都为黑色。设 \(dp[i][st]\) 表示摆到第 \(i\) 列,状态 \(st\) 时的方案数,有转移方程:

\[dp[i][st1] = \sum dp[i-1][st2]
\]

注意到 \(n\) 十分的大,考虑优化。发现转移方程只和这一列的 \(st1\) 和上一列的 \(st2\) 有关,并且对于一组 \((st1,st2)\) 能否转移是不随 \(i\) 变化的,因此我们可以预先确定每一组 \((st1,st2)\) 是否可以从 \(st2\) 转移到 \(st1\)。显然,用矩阵快速幂,可以解决这个问题了。假设 $f(i,j) $ ,表示状态 \((i,j)\) 是否可以转移,用 \(01\) 表示,于是 \(f(i,j) = !(i \& j) \and (i | j)\)。矩阵构造如下:

\[\left (
\begin{array}{c}
dp[n][0]\\
dp[n][1]\\
\vdots\\
dp[n][2^m-1]
\end{array}
\right)
=
\left (
\begin{array}{c}
f(0,0) & f(1,0) & \cdots & f(2^m-1,0)\\
f(0,1) & f(1,1) & \cdots & f(2^m-1,1)\\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots\\
f(0,2^m-1) & f(1,2^m-1) & \cdots & f(2^m-1,2^m-1)
\end{array}
\right)
^{n-1}
\left (
\begin{array}{c}
dp[1][0]\\
dp[1][1]\\
\vdots\\
dp[1][2^m-1]
\end{array}
\right)
\]

时间复杂度 \(O(8^m \log n)\)

空间复杂度 \(O(4^m)\)

代码

#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long using namespace std; const int mod = 1e9 + 7; ///矩阵快速幂取余,O(n^3logk)
struct Matrix { int n, m;//不能const,快速幂要复制
vector<vector<ll>> mat; explicit Matrix(int _n) :n(_n), m(_n), mat(_n + 1, vector<ll>(_n + 1)) {
for (int i = 1;i <= n;i++)
for (int j = 1;j <= m;j++)
mat[i][j] = i == j;
}//初始化n阶单位矩阵,explicit防止误用类型转换 Matrix(int _n, int _m) :n(_n), m(_m), mat(_n + 1, vector<ll>(_m + 1)) {}//初始化nxm零矩阵 friend Matrix operator*(const Matrix &A, const Matrix &B) {
Matrix ans(A.n, B.m);
if (A.m != B.n) return ans;
for (int i = 1;i <= A.n;i++)
for (int j = 1;j <= B.m;j++)
for (int k = 1;k <= A.m;k++) //a.m == b.n
ans.mat[i][j] = (ans.mat[i][j] + A.mat[i][k] * B.mat[k][j]) % mod;
return ans;
}//矩阵乘法取余 friend Matrix operator^(Matrix A, ll k) {
Matrix ans(A.n);//A必须是方阵
while (k) {
if (k & 1) ans = ans * A;
k >>= 1;
A = A * A;
}
return ans;
}//快速幂取余 void output() const {
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++)
cout << mat[i][j] << ' ';
cout << '\n';
}
cout << '\n';
}//输出检测
}; int main() {
std::ios::sync_with_stdio(0), cin.tie(0), cout.tie(0);
ll m, n;
cin >> m >> n;
Matrix init(1 << m, 1);
for (int i = 1;i <= (1 << m);i++)
init.mat[i][1] = 1;
Matrix feat(1 << m, 1 << m);
for (int i = 0;i < (1 << m);i++)
for (int j = 0;j < (1 << m);j++)
feat.mat[i + 1][j + 1] = !(i & j) && (i | j);
Matrix res = (feat ^ (n - 1)) * init;
int ans = 0;
for (int i = 1;i <= (1 << m);i++) ans = (ans + res.mat[i][1]) % mod;
cout << ans << '\n';
return 0;
}

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