矩阵快速幂优化的dp

如果你已经推导出了转移方程
d p [ i ] [ j ] = ∑ d p [ i − 1 ] [ f i t [ j ] ] dp[i][j]=\sum dp[i-1][fit[j]] dp[i][j]=dp[i1][fit[j]]
那么你可以把这个式子表示为如下的矩阵形式:
[ 0 1 0 1 0 1 0 1 0 ] ∗ [ d p [ i − 1 ] [ 0 ] d p [ i − 1 ] [ 1 ] d p [ i − 1 ] [ 2 ] ] = [ d p [ i ] [ 0 ] d p [ i ] [ 1 ] d p [ i ] [ 2 ] ] \left[ \begin{matrix} 0&1&0\\ 1&0&1\\ 0&1&0 \end{matrix} \right] *\left[ \begin{matrix} dp[i-1][0]\\ dp[i-1][1]\\ dp[i-1][2] \end{matrix} \right]= \left[ \begin{matrix} dp[i][0]\\ dp[i][1]\\ dp[i][2] \end{matrix} \right] 010101010dp[i1][0]dp[i1][1]dp[i1][2]=dp[i][0]dp[i][1]dp[i][2]
左边第一个矩阵设为T,T[i][j]为1,表示i与j是fit的。为0则不fit。
设等式右边那块是fn,则这个式子可以表示为 T ∗ f n − 1 = f n T*f_{n-1}=f_n Tfn1=fn,推下去就得到 T n − 1 ∗ f 1 = f n T^{n-1}*f_1=f_n Tn1f1=fn。把 T n − 1 T^{n-1} Tn1用矩阵快速幂解出来,与 f 1 f_1 f1相乘就得到 f n f_n fn了。
与笨拙的循环dp相比,速度之快令人咋舌。

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