关于快速幂的讲解可以参见我的上一篇博客《快速幂》
题目链接:又见斐波那契
题目描述
这是一个加强版的斐波那契数列。
给定递推式
求F(n)的值,由于这个值可能太大,请对10
9+7取模。
输入描述:
第一行是一个整数T(1 ≤ T ≤ 1000),表示样例的个数。
以后每个样例一行,是一个整数n(1 ≤ n ≤ 1018)。
输出描述:
每个样例输出一行,一个整数,表示F(n) mod 1000000007。
示例1
输入
4 1 2 3 100
输出
1 16 57 558616258
这个相比普通的斐波那契数列多了后面四项,看一眼数据范围,使用普通的o(n)的算法肯定会超时,
因此这里需要使用矩阵快速幂(斐波那契数列的项数n一旦过大,就要考虑快速幂,普通算法时间空间都开销太大)。
使用矩阵快速幂的一个关键问题就是矩阵递推式。
参考普通快速幂那一片博客最后面的那个扩展式,就可以得到下面这个递推式了:
然后通过计算等价替换可得出该矩阵A:
下面只需要把普通斐波那契数列的构造由2*2的矩阵换为6*6的即可。
#include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <vector> #include <cstring> using namespace std; typedef long long ll; // 用二维vector来表示矩阵 typedef vector<ll> vec; typedef vector<vec> mat; // 模 const int M = 1000000007; // 计算 A*B mat mul(mat& A, mat& B) { mat C(A.size(), vec(B[0].size())); for ( int i = 0 ; i < A.size() ; ++ i ) { for ( int k = 0 ; k < B.size() ; ++ k ) { for ( int j = 0 ; j < B[0].size() ; ++ j ) { C[i][j] = (C[i][j]+A[i][k]*B[k][j]%M)%M; } } } return C; } // 计算 A^B mat pow(mat A, ll n) { mat B(A.size(), vec(A.size())); for ( int i = 0 ; i < A.size() ; ++ i ) { B[i][i] = 1; } while ( n > 0 ) { if ( n & 1 ) B = mul(B, A); A = mul(A, A); n >>= 1; } return B; } int main() { int T; scanf( "%d", &T ); ll n; mat A(6, vec(6)); while ( T -- ) { scanf( "%lld", &n ); if ( n == 0 ) { puts( "0" ); continue; } if ( n == 1 ) { puts( "1" ); continue; } for ( int i = 0 ; i < 6 ; ++ i ) { for ( int j = 0 ; j < 6 ; ++ j ) { A[i][j] = 0; } } A[0][0] = 1; A[0][1] = 1; A[0][2] = 1; A[0][3] = 4; A[0][4] = 6; A[0][5] = 4; A[1][0] = 1; A[2][2] = 1; A[2][3] = 3; A[2][4] = 3; A[2][5] = 1; A[3][3] = 1; A[3][4] = 2; A[3][5] = 1; A[4][4] = 1; A[4][5] = 1; A[5][5] = 1; A = pow(A, n-1); ll ans = 0; for ( int i = 0 ; i < 6 ; ++ i ) { if ( i == 1 ) continue; ans = (ans+A[0][i])%M; } printf( "%lld\n", ans ); } return 0; }