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64bit IO Format: %lld
题目描述
JYM和XJ转眼就从小学上了高中。在学习递推的时候,JYM在纸上随手写了一个递推关系式:an=2an-1,a0=0。写完这个递推式,JYM拿给XJ看,XJ觉得太过简单,于是大笔一挥,在等式右边又加了一个式子,变成了这样:an=2an-1+n2。JYM看到这个式子,想要算几个项来看看,可是一算就发现这个数据量太大了,你能帮他解决这个问题吗?
输入描述:
输入数据有多组(不超过100组数据),每组数据包含一个整数N<=1018
输出描述:
一个整数X,表示递推式第n项的值。由于数字太大,因此结果对于1000000009取模后输出。
示例1
输入
0
1
2
3
输出
0
1
6
21
题目链接:E.递推
看范围懂做法系列……明显的矩阵快速幂啊,主要就是构造转移矩阵使得$(n-1)^2$变成$n^2$,通过YY+观察可以发现$n^2=(n-1)^2+2*(n-1)+1$,那么矩阵应该有三项,一个是平方数本身,一个是平方数下的底数,一个是$1$,然后就YY构造出了以下矩阵:
即
那么在$N>=2$的时候,我们可以用矩阵快速幂优化转移矩阵的乘法,中间过程取模用带取模的快速乘法即可。退役老年人果然只能做做新生赛了……
代码:1
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using namespace std;
typedef pair<int, int> pii;
typedef long long LL;
const double PI = acos(-1.0);
const int N = 4;
const int mod = 1000000009;
inline int mul(int a, int b)
{
int r = 0;
while (b)
{
if (b & 1)
r = (r + a) % mod;
a = (a + a) % mod;
b >>= 1;
}
return r;
}
struct Mat
{
int A[N][N];
void zero()
{
for (int i = 0; i < N; ++i)
for (int j = 0; j < N; ++j)
A[i][j] = 0;
}
void one()
{
zero();
for (int i = 0; i < N; ++i)
A[i][i] = 1;
}
Mat operator*(const Mat &b)
{
Mat c;
c.zero();
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
for (int k = 0; k < N; ++k)
{
if (A[i][k])
{
for (int j = 0; j < N; ++j)
{
if (b.A[k][j])
c.A[i][j] = (c.A[i][j] + mul(A[i][k], b.A[k][j])) % mod;
}
}
}
}
return c;
}
friend Mat operator^(Mat a, LL b)
{
Mat r;
r.one();
while (b)
{
if (b & 1)
r = r * a;
a = a * a;
b >>= 1;
}
return r;
}
};
int main(void)
{
LL n;
int a[4] = {0, 1, 6, 21};
while (~scanf("%lld", &n))
{
if (n <= 3)
printf("%d\n", a[n]);
else
{
Mat A, M;
A.zero();
M.zero();
A.A[0][0] = a[1]; A.A[0][1] = 1; A.A[0][2] = 1; A.A[0][3] = 1;
A.A[1][0] = a[0]; A.A[1][1] = 1; A.A[1][2] = 1; A.A[1][3] = 1;
M.A[0][0] = 2;
M.A[1][0] = 1; M.A[1][1] = 1;
M.A[2][0] = 2; M.A[2][1] = 2; M.A[2][2] = 1;
M.A[3][0] = 1; M.A[3][1] = 1; M.A[3][2] = 1; M.A[3][3] = 1;
M = M ^ (n - 1);
A = A * M;
printf("%d\n", A.A[0][0]);
}
}
return 0;
}