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xiaoyezi-wink 2019-04-08 21:22 原文

数学基础
 
Part 1.  高精度计算
 

 
Part 2.  模意义下的运算
           
        mod 
对一个数取模,其实就是取余数
 
注意:
•   无除法运算
•   满足基本的交换律、分配率、结合律
•   对中间结果取模不影响最终答案
 

 
Part 3.  快速幂
 

 
Part 4.  费马小定理与GCD&LCM
 

 
Part 5.  素数与筛法
 

 
Part 6.  欧拉函数
 

 

矩阵

 
 高斯消元
 
 
 行列式
 

行列式计算:

1.利用高斯消元将原矩阵变为对角矩阵
2.将对角线上的值连乘得到行列式

 

 
 
矩阵逆元
逆元的定义:
     若矩阵B*A=I 则称B为A的左逆元
     若矩阵A*B=I 则称B为A的左逆元
 
有逆元的前提:
     矩阵行列式不为0
 
 LH的矩阵求逆板子:
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define LL long long
#define N 405
using namespace std;
const int mod=1e9+7;

template<class T>inline void rd(T &x){ 
    x=0; short f=1; char c=getchar(); 
    while(c<'0' || c>'9') f=c=='-'?-1:1,c=getchar(); 
    while(c<='9' && c>='0') x=x*10+c-'0',c=getchar(); 
    x*=f; 
}

int n,m;
int f[N][N<<1],r,ans;

inline int qpow(int x,int k){
    int ret=1;
    while(k){
        if(k&1) ret=1LL*ret*x%mod;
        x=1LL*x*x%mod; k>>=1;
    } return ret;
}

inline void Gauss(){
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=i;j<=n;j++)
            if(f[j][i]){
                if(j!=i) for(int k=1;k<=m;k++) swap(f[i][k],f[j][k]);
                break;
            }
        if(!f[i][i]){puts("No Solution");exit(0);}
        r=qpow(f[i][i],mod-2);
        for(int j=i;j<=m;j++) f[i][j]=1LL*f[i][j]*r%mod;
        for(int j=1;j<=n;j++)
            if(j!=i){
                r=f[j][i];
                for(int k=i;k<=m;k++)
                    f[j][k]=(f[j][k]-1LL*r*f[i][k]%mod+mod)%mod;
            }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=n+1;j<=m;j++) printf("%d ",f[i][j]);
        puts("");
    } return;
}

int main(){
    rd(n); m=n<<1;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++) rd(f[i][j]);
        f[i][n+i]=1;
    }
    Gauss();
    return 0;
}

 

 
 
扩充知识
然而后面这些知识点LH貌似没讲
矩阵树定理
 
一个图的邻接矩阵G:对于无向图的边(u,v),G[u][v]++,G[v][u]++
一个图的度数矩阵D:对于无向图的边(u,v),D[u][u]++,D[v][v]++
而通过这两个矩阵就可以构造出图G的基尔霍夫矩阵:C=D-G.
 
 Matrix Tree定理:
      将图G的基尔霍夫矩阵去掉第i行和第i列(i可以取任意值,可以证明所得到的结果相同),得到(n-1)*(n-1)的矩阵,对这个矩阵进行行列式的值求解,abs(det(A))即为图G的生成树个数。
 
 
 
 
有向图 - 矩阵树定理
 
树形图:以i点为根节点的树形图有(n-1)条边,从i节点出发可以到达其他所有(n-1)个节点.
 
定义: 有向图的邻接矩阵G:对于有向图的边(u,v),G[u][v]++.
            有向图的度数矩阵D:对于有向图的边(u,v),D[v][v]++.
 
尤其需要注意的是:有向图的度数矩阵指的是一个点的入度,而不是出度。
而有向图的基尔霍夫矩阵的构造方式是一模一样的:C=D-G.
 
有向图Matrix Tree定理:
        将有向图G的基尔霍夫矩阵去掉第i行和第i列,得到(n-1)*(n-1)的矩阵,对这个矩阵进行行列式的值求解,abs(det(A))就是以i为根的树形图的个数。
 
 
 
 
拓展:k^2logn求常系数线性递推方程
 
• f(n) = a0 + a1*f(n-1) + … + ak*f(n-k)
• 给出 f(1) ~ f(k), 求 f(n) % p
 
 

 

 
 
POJ 3735

 

 
 
 
 题解:

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 

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