[转载]矩阵快速幂

2016-03-14 17:15:41 Tabris_ 阅读数：361

博客爬取于2020-06-14 22:44:49
以下为正文

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矩阵 快速幂

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矩阵的快速幂是用来高效地计算矩阵的高次方的。将朴素的o（n）的时间复杂度，降到log（n）。

这里先对原理（主要运用了矩阵乘法的结合律）做下简单形象的介绍：

一般一个矩阵的n次方，我们会通过连乘n-1次来得到它的n次幂。

但做下简单的改进就能减少连乘的次数，方法如下：

把n个矩阵进行两两分组，比如：AAAAAA => (AA)(AA)(AA)

这样变的好处是，你只需要计算一次AA，然后将结果(AA)连乘自己两次就能得到A^6，即(A*A)^3=A^6。算一下发现这次一共乘了3次，少于原来的5次。

其实大家还可以取A^3作为一个基本单位。原理都一样：利用矩阵乘法的结合律，来减少重复计算的次数。

以上都是取一个具体的数来作为最小单位的长度，这样做虽然能够改进效率，但缺陷也是很明显的，取个极限的例子（可能有点不恰当，但基本能说明问题），当n无穷大的时候，你现在所取的长度其实和1没什么区别。所以就需要我们找到一种与n增长速度”相适应“的”单位长度“，那这个长度到底怎么去取呢？？？这点是我们要思考的问题。

有了以上的知识，我们现在再来看看，到底怎么迅速地求得矩阵的N次幂。

既然要减少重复计算，那么就要充分利用现有的计算结果咯！~怎么充分利用计算结果呢？？？这里考虑二分的思想。。

大家首先要认识到这一点：任何一个整数N，都能用二进制来表示。。这点大家都应该知道，但其中的内涵真的很深很深（这点笔者感触很深，在文章的最后，我将谈谈我对的感想）！！

计算机处理的是离散的信息，都是以0,1来作为信号的处理的。可想而知二进制在计算机上起着举足轻重的地位。它能将模拟信号转化成数字信号，将原来连续的实际模型，用一个离散的算法模型来解决。 好了，扯得有点多了，不过相信这写对下面的讲解还是有用的。

回头看看矩阵的快速幂问题，我们是不是也能把它离散化呢？比如A^19 => （A^16）（A^2）（A^1），显然采取这样的方式计算时因子数将是log(n)级别的(原来的因子数是n)，不仅这样，因子间也是存在某种联系的，比如A^4能通过(A^2)(A^2)得到，A^8又能通过(A^4)(A^4)得到，这点也充分利用了现有的结果作为有利条件。下面举个例子进行说明：

现在要求A^156,而156(10)=10011100(2)

也就有A^156=>(A^4)(A^8)(A^16)*(A^128) 考虑到因子间的联系，我们从二进制10011100中的最右端开始计算到最左端。细节就说到这，下面给核心代码：

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while(N)
 {
     if(N&1)
         res=res*A;
     n>>=1;
     A=A*A;
 }

里面的乘号，是矩阵乘的运算，res是结果矩阵。

第3行代码每进行一次，二进制数就少了最后面的一个1。二进制数有多少个1就第3行代码就执行多少次。

好吧，矩阵快速幂的讲解就到这里吧。在文章我最后给出我实现快速幂的具体代码（代码以3*3的矩阵为例）。

现在我就说下我对二进制的感想吧：

我们在做很多”连续“的问题的时候都会用到二进制将他们离散简化

1.多重背包问题

2.树状数组

3.状态压缩DP

……………还有很多。。。究其根本还是那句话：化连续为离散。。很多时候我们并不是为了解决一个问题而使用二进制，更多是时候是为了优化而使用它。所以如果你想让你的程序更加能适应大数据的情况，那么学习学习二进制及其算法思想将会对你有很大帮助。

最后贴出一些代码供大家学习，主要起演示的效果：

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# include <cstdlib>
# include <cstring>
# include <cstdio>
# include <iostream>
using namespace std;

int N;

struct matrix
{
       int a[3][3];
}origin,res;


matrix multiply(matrix x,matrix y)
{
       matrix temp;
       memset(temp.a,0,sizeof(temp.a));
       for(int i=0;i<3;i++)
       {
               for(int j=0;j<3;j++)
               {
                       for(int k=0;k<3;k++)
                       {
                               temp.a[i][j]+=x.a[i][k]*y.a[k][j];
                       }
               }
       }
       return temp;
}

void init()
{
     printf("随机数组如下:\n");
     for(int i=0;i<3;i++)
     {
             for(int j=0;j<3;j++)
             {
                     origin.a[i][j]=rand()%10;
                     printf("%8d",origin.a[i][j]);
             }
             printf("\n");
     }
     printf("\n");
     memset(res.a,0,sizeof(res.a));
     res.a[0][0]=res.a[1][1]=res.a[2][2]=1;                  //将res.a初始化为单位矩阵
}

void calc(int n)
{
     while(n)
     {
             if(n&1)
                    res=multiply(res,origin);
             n>>=1;
             origin=multiply(origin,origin);
     }
     printf("%d次幂结果如下：\n",n);
     for(int i=0;i<3;i++)
     {
             for(int j=0;j<3;j++)
                     printf("%8d",res.a[i][j]);
             printf("\n");
     }
     printf("\n");
}
int main()
{
    while(cin>>N)
    {
            init();
            calc(N);
    }
    return 0;
}