


Codeforces Round #258 (Div. 2) B. Jzzhu and Sequences(矩阵快速幂)_html/css_WEB-ITnose
题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/450/B
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
欢迎光临天资小屋:http://user.qzone.qq.com/593830943/main
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
B. Jzzhu and Sequences
time limit per test
1 second
memory limit per test
256 megabytes
input
standard input
output
standard output
Jzzhu has invented a kind of sequences, they meet the following property:
You are given x and y, please calculate fn modulo 1000000007 (109?+?7).
Input
The first line contains two integers x and y (|x|,?|y|?≤?109). The second line contains a single integer n (1?≤?n?≤?2·109).
Output
Output a single integer representing fn modulo 1000000007 (109?+?7).
Sample test(s)
input
2 33
output
input
0 -12
output
1000000006
Note
In the first sample, f2?=?f1?+?f3, 3?=?2?+?f3, f3?=?1.
In the second sample, f2?=??-?1; ?-?1 modulo (109?+?7) equals (109?+?6).
#include <iostream>#include <cstdio>#include <cstring>using namespace std;struct A{ int mat[2][2];};A d,f;__int64 n,mod;A mul(A a,A b){ A t; memset(t.mat,0,sizeof(t.mat)); for(int i=0;i<n for k="0;k<n;k++)" if j="0;j<n;j++)" t.mat return t quickp a p="d" memset i="0;i<n;++i)//单位矩阵" m.mat while m="mul(m,p);">>= 1 ; } return m;}int main(){ n=2; int k,t;__int64 x,y,z; while(scanf("%I64d%I64d",&x,&y)!=EOF) { int s=0; scanf("%I64d",&z); mod=1000000007; if(z == 1) { if(x <br> <br> <p></p> </n></cstring></cstdio></iostream>

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Dalam artikel pertama siri ini, kami membincangkan hubungan dan perbezaan antara kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, sains data dan banyak lagi. Kami juga membuat beberapa pilihan sukar tentang bahasa pengaturcaraan, alatan dan banyak lagi yang akan digunakan oleh keseluruhan siri. Akhirnya, kami juga memperkenalkan sedikit ilmu matriks. Dalam artikel ini, kita akan membincangkan secara mendalam matriks, teras kecerdasan buatan. Tetapi sebelum itu, mari kita fahami dahulu sejarah kecerdasan buatan. Mengapa kita perlu memahami sejarah kecerdasan buatan? Terdapat banyak ledakan AI dalam sejarah, tetapi dalam banyak kes jangkaan besar untuk potensi AI gagal menjadi kenyataan. Memahami sejarah kecerdasan buatan boleh membantu kita melihat sama ada gelombang kecerdasan buatan ini akan mencipta keajaiban atau hanya gelembung lain yang akan pecah. kami

Dalam artikel ini, kita akan belajar cara mengira penentu matriks menggunakan perpustakaan numpy dalam Python. Penentu matriks ialah nilai skalar yang boleh mewakili matriks dalam bentuk padat. Ia merupakan kuantiti yang berguna dalam algebra linear dan mempunyai banyak aplikasi dalam pelbagai bidang termasuk fizik, kejuruteraan, dan sains komputer. Dalam artikel ini, kita akan membincangkan definisi dan sifat penentu terlebih dahulu. Kami kemudian akan belajar cara menggunakan numpy untuk mengira penentu matriks dan melihat cara ia digunakan dalam amalan melalui beberapa contoh. Penentu kefamatriks ialah nilai skala yang boleh digunakan untuk menerangkan sifat

Bahasa pengaturcaraan tujuan umum yang popular ialah Python. Ia digunakan dalam pelbagai industri, termasuk aplikasi desktop, pembangunan web dan pembelajaran mesin. Nasib baik, Python mempunyai sintaks yang ringkas dan mudah difahami yang sesuai untuk pemula. Dalam artikel ini, kita akan menggunakan Python untuk mengira jumlah pepenjuru kanan matriks. Apakah matriks? Dalam matematik, kami menggunakan tatasusunan atau matriks segi empat tepat untuk menerangkan objek matematik atau sifatnya Ia adalah tatasusunan atau jadual segi empat tepat yang mengandungi nombor, simbol atau ungkapan yang disusun dalam baris dan lajur. Contohnya -234512367574 Oleh itu, ini ialah matriks dengan 3 baris dan 4 lajur, dinyatakan sebagai matriks 3*4. Kini, terdapat dua pepenjuru dalam matriks, pepenjuru primer dan pepenjuru sekunder

Matriks ialah satu set nombor yang disusun dalam baris dan lajur. Matriks dengan m baris dan n lajur dipanggil matriks mXn, dan m dan n dipanggil dimensinya. Matriks ialah tatasusunan dua dimensi yang dibuat dalam Python menggunakan senarai atau tatasusunan NumPy. Secara umum, pendaraban matriks boleh dilakukan dengan mendarab baris matriks pertama dengan lajur matriks kedua. Di sini, bilangan lajur matriks pertama hendaklah sama dengan bilangan baris matriks kedua. Senario input dan output Katakan kita mempunyai dua matriks A dan B. Dimensi kedua-dua matriks ini ialah 2X3 dan 3X2 masing-masing. Matriks yang terhasil selepas pendaraban akan mempunyai 2 baris dan 1 lajur. [b1,b2][a1,a2,a3]*[b3,b4]=[a1*b1+a2*b2+a3*a3][a4,a5,a6][b5,b6][a4*b2+a

Pengguna mesti memasukkan susunan kedua-dua matriks serta unsur-unsur kedua-dua matriks. Kemudian, bandingkan kedua-dua matriks. Dua matriks adalah sama jika kedua-dua elemen dan saiz matriks adalah sama. Jika matriks adalah sama dalam saiz tetapi tidak sama dalam unsur, maka matriks ditunjukkan sebagai sebanding tetapi tidak sama. Jika saiz dan elemen tidak sepadan, matriks paparan tidak boleh dibandingkan. Program berikut ialah atur cara C, digunakan untuk membandingkan sama ada dua matriks adalah sama-#include<stdio.h>#include<conio.h>main(){ intA[10][10],B[10][10] dalam

Dengan perkembangan pesat industri video pendek, Douyin telah menjadi salah satu platform video pendek paling popular di China. Banyak syarikat dan individu yang bekerja sendiri berharap untuk mengembangkan pengaruh mereka dengan membina matriks akaun Douyin. Jadi, bagaimana untuk membina matriks akaun Douyin yang baik? Artikel ini akan menjawab soalan ini untuk anda dan memperkenalkan cara untuk menyelesaikan masalah akaun. 1. Bagaimana untuk menyediakan matriks akaun Douyin? Apabila menubuhkan matriks akaun Douyin, tugas pertama ialah menentukan kedudukan setiap akaun dengan tepat. Mengikut ciri jenama atau individu, jelaskan tema dan gaya setiap akaun, supaya dapat menarik khalayak sasaran. Menentukan strategi kandungan anda adalah penting, termasuk topik kandungan, kekerapan penerbitan dan teknik penggambaran. Langkah-langkah ini boleh membantu matriks akaun memanfaatkan sepenuhnya keberkesanannya. 3. Interaksi antara akaun: Wujudkan hubungan yang baik antara setiap akaun

Dalam operasi media sosial, aliran balik akaun matriks ialah strategi biasa Dengan mengarahkan trafik antara akaun yang berbeza, peminat boleh saling melengkapi dan meningkatkan aktiviti mereka. Aliran balik antara akaun matriks memerlukan perancangan dan pelaksanaan yang teliti, dan bukan perkara yang mudah. Artikel ini akan membincangkan secara terperinci cara melaksanakan pembalikan antara akaun yang berbeza dan kepentingan penyongsangan matriks. 1. Bagaimana untuk menterbalikkan akaun dalam matriks? Antara akaun matriks, adalah penting untuk memilih akaun utama, yang akan menjadi sumber trafik utama dan platform untuk keluaran kandungan teras. Perancangan kandungan adalah untuk merumuskan rancangan kandungan yang sepadan berdasarkan ciri akaun dan khalayak sasaran untuk memastikan kualiti dan gaya kandungan yang konsisten. 3. Mengesyorkan dan menyukai satu sama lain: mempromosikan dan menyukai antara satu sama lain antara akaun matriks, dan membimbing peminat melalui susun atur dan pengaturan yang munasabah.

Dalam artikel ini, kami akan menunjukkan kepada anda cara meratakanmatriksmenggunakanNumPylibrarydalampython.numpy.ndarray.flatten()函数Thenumpymoduleincludesafunctioncallednumpy.ndarray.flatten()yang bertukar satu-dimensi salinanarrayratherthanadmulti-dimensi atau multi-dimensi
