【BZOJ4161】Shlw loves matrixI
题目描述
给定数列 {hn}前k项,其后每一项满足
hn = a1h(n-1) + a2h(n-2) + ... + ak*h(n-k)
其中 a1,a2...ak 为给定数列。请计算 h(n),并将结果对 1000000007 取模输出。
解法
一个显然的思路就是矩阵乘法,但这样的话显然超时。
实际上,我们还可以继续对这个矩阵乘法进行优化。
首先,由于这是常系数齐次线性递推式,简单来说就是:
\]
然后,我们需要引进特征多项式这个概念。
对于一个矩阵\(A\),它的特征多项式是\(f(x)=|Ix-A|\)
把行列式展开之后得,\(f(x)=|Ix-A|=x^K-\sum_{i=1}^K a_i*x^{K-i}\)
由Cayley-hamilton定理,那么我们知道\(f(A)=0\)
然后就能知道一个关键的式子:
\]
然后由于\(A^i\)都能表示成\(A^1,A^2,....,A^K\)的线性组合,
所以现在矩阵乘法直接使用\(O(K^2)\)的卷积即可。
当得到了\(A^n=\sum_{i=1}^K c_i*A^i\)之后,我们乘上题目给的向量h。
那么就会有\(\sum_{i=1}^K c_i*A^i*h_K\),即\(Ans=\sum_{i=1}^K c_i*h_{K+i}\)。
复杂度就被优化为\(O(K^2 log n)\)
Code
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define fo(i,x,y) for(int i=x;i<=y;i++)
#define fd(i,x,y) for(int i=x;i>=y;i--)
using namespace std;
const int maxn=4007,mo=1e9+7;
int n,K;
int a[maxn],h[maxn],f[maxn];
int Ans;
void Init(){
scanf("%d%d",&n,&K);
fo(i,1,K) scanf("%d",&a[i]);
memcpy(f,a,sizeof a);
fo(i,1,K) scanf("%d",&h[i]);
}
#define PLUS(x,y) (x)=((x)+(y))%mo
void mult(int *a,int *b){
static int c[maxn];
memset(c,0,sizeof c);
fo(i,1,K)
fo(j,1,K)
PLUS(c[i+j],1ll*a[i]*b[j]);
fd(i,2*K,K+1)
fo(j,1,K)
PLUS(c[i-j],1ll*c[i]*f[j]);
memcpy(a,c,sizeof c);
}
void qPower(int x){
bool bz=false;
static int b[maxn];
b[1]=1;
while (x){
if (x&1){
if (bz) mult(a,b);
else{
bz=true;
memcpy(a,b,sizeof b);
}
}
mult(b,b);
x>>=1;
}
}
void Solve(){
n++;
fo(i,K+1,2*K) fo(j,1,K) PLUS(h[i],1ll*h[i-j]*a[j]);
if (n<=2*K){
Ans=h[n];
return;
}
qPower(n-K);
Ans=0;
fo(i,1,K) PLUS(Ans,1ll*a[i]*h[i+K]);
}
void Print(){
Ans=(Ans+mo)%mo;
printf("%d\n",Ans);
}
int main(){
freopen("1.in","r",stdin);
freopen("1.out","w",stdout);
Init();
Solve();
Print();
return 0;
}
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