数论+矩阵快速幂|斐波那契|2014年蓝桥杯A组9-fishers

标题:斐波那契

斐波那契数列大家都非常熟悉。它的定义是:

f(x) = 1                    .... (x=1,2)
f(x) = f(x-1) + f(x-2) .... (x>2) 对于给定的整数 n 和 m,我们希望求出:
f(1) + f(2) + ... + f(n) 的值。但这个值可能非常大,所以我们把它对 f(m) 取模。
公式参见【图1.png】 但这个数字依然很大,所以需要再对 mod 求模。

【数据格式】

输入为一行用空格分开的整数 n m mod (0 < n, m, mod < 10^18)

输出为1个整数

例如,如果输入:

2 3 5

程序应该输出:

0

再例如,输入:

15 11 29

程序应该输出:

25

资源约定:

峰值内存消耗 < 256M

CPU消耗 < 1000ms

Σf(n)=f(n+2)-1

尽量用迭代

规模很大,数据很大

简单解法,直接计算斐波那契数列 能得一部分分数

void solve1() {
LL a = 1;
LL b = 1;
//直接计算斐波那契数列 能得一部份分
if (m >= n + 2) {
for (LL i = 3; i <= n + 2; ++i) {
LL t = a;
a = b;
b += t;
}
printf("%llu\n", b % mod - 1);
} else {//m<n+2
LL fibM, fibN_2 = 0;
for (LL i = 3; i <= n + 2; ++i) {
LL t = a;
a = b;
b += t;
if (i == m) fibM = b;
}
fibN_2 = b;
printf("%llu %llu\n", fibN_2, fibN_2 % fibM % mod - 1);
}
}

斐波那契数列可以用矩阵运算解出来

快速斐波那契<--矩阵运算<--快速矩阵幂运算(logn时间复杂度)

mod带入到矩阵乘法中,每次乘和每次加,都对结果进行模运算->运算数在LL的范围内

整数快速乘法,并在乘法中加入模运算

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring> using namespace std; typedef unsigned long long LL; LL n, m, mod; class M {
public:
LL data[2][2]; M() { memset(data, 0, sizeof(data)); }
}; //将两个2*2的矩阵相乘
M *mul(M *m1, M *m2) {
M *ans = new M();
ans->data[0][0] = m1->data[0][0] * m2->data[0][0] + m1->data[0][1] * m2->data[1][0];
ans->data[0][1] = m1->data[0][0] * m2->data[0][1] + m1->data[0][1] * m2->data[1][1];
ans->data[1][0] = m1->data[1][0] * m2->data[0][0] + m1->data[1][1] * m2->data[1][0];
ans->data[1][1] = m1->data[1][0] * m2->data[0][1] + m1->data[1][1] * m2->data[1][1];
return ans;
} //快速乘法
LL mm(LL a, LL b, LL mod) {
if (a > b) {
LL t = a;
a = b;
b = t;
}
LL x = 0;
while (b != 0) {
if ((b & 1) == 1) {
x = (x + a) % mod;
}
a = (a * 2) % mod;
b >>= 1;
}
return x;
} //将两个2*2的矩阵相乘
M *mul(M *m1, M *m2, LL mod) {
M *ans = new M();
ans->data[0][0] = (mm(m1->data[0][0], m2->data[0][0], mod) + mm(m1->data[0][1], m2->data[1][0], mod)) % mod;
ans->data[0][1] = (mm(m1->data[0][0], m2->data[0][1], mod) + mm(m1->data[0][1], m2->data[1][1], mod)) % mod;
ans->data[1][0] = (mm(m1->data[1][0], m2->data[0][0], mod) + mm(m1->data[1][1], m2->data[1][0], mod)) % mod;
ans->data[1][1] = (mm(m1->data[1][0], m2->data[0][1], mod) + mm(m1->data[1][1], m2->data[1][1], mod)) % mod;
return ans;
} //m的n次幂log(n)
M *mPow(M *m, LL n) {
M *E = new M();//单位矩阵
E->data[0][0] = 1;
E->data[1][1] = 1; while (n != 0) {
if (n & 1 == 1) {
E = mul(E, m);
}
m = mul(m, m);//按平方倍增
n >>= 1;
}
return E;
} //m的n次幂log(n) 并去模
M *mPow(M *m, LL n, LL mod) {
M *E = new M();//单位矩阵
E->data[0][0] = 1;
E->data[1][1] = 1; while (n != 0) {
if ((n & 1) == 1) {
E = mul(E, m, mod);
}
m = mul(m, m, mod);//按平方倍增
n >>= 1;
}
return E;
} //求斐波那契数列
LL fib(LL i) {
//[1,1]B^(i-2)
M *A = new M();
A->data[0][0] = 1;
A->data[0][1] = 1;
M *B = new M();
B->data[0][0] = 1;
B->data[0][1] = 1;
B->data[1][0] = 1;
M *ans = mul(A, mPow(B, i - 2));
return ans->data[0][0];
} //求斐波那契数列并取模
LL fib(LL i, LL mod) {
//[1,1]B^(i-2)
M *A = new M();
A->data[0][0] = 1;
A->data[0][1] = 1;
M *B = new M();
B->data[0][0] = 1;
B->data[0][1] = 1;
B->data[1][0] = 1;
M *ans = mul(A, mPow(B, i - 2, mod), mod);
return ans->data[0][0];
} void solve2() {
if (m >= n + 2) {
printf("%llu\n", fib(n + 2, mod) - 1);
} else {//m<n+2
LL fibm = fib(m);
printf("%llu\n", fib(n + 2, fibm) % mod - 1);
}
} int main(int argc, const char *argv[]) {
scanf("%llu %llu %llu", &n, &m, &mod);
solve2();
return 0;
}
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