CCF CSP题解:矩阵运算(202305-2)
链接和思路
OJ链接:传送门
本题要求计算1个公式:
( W ⋅ ( Q × K T ) ) × V \left(\mathbf{W} \cdot (\mathbf{Q} \times \mathbf{K}^{T})\right) \times \mathbf{V} (W⋅(Q×KT))×V
其中, Q \mathbf{Q} Q、 K \mathbf{K} K和 V \mathbf{V} V均是 n n n行 d d d列的矩阵, K T \mathbf{K}^{T} KT,表示矩阵 K \mathbf{K} K的转置, × \times ×表示矩阵乘法。 ⋅ \cdot ⋅为点乘,即对应位相乘,记 W ( i ) \mathbf{W}^{(i)} W(i)为向量 W \mathbf{W} W的第 i i i个元素,即将 ( Q × K T ) (\mathbf{Q} \times \mathbf{K}^{T}) (Q×KT)第 i i i行中的每个元素都与 W ( i ) \mathbf{W}^{(i)} W(i)相乘。
本题有2点需要注意,否则只能过70%的样例:
- 使用
int
会导致溢出,可使用long long
表示数据。 - 如果按照公式给出的顺序计算,复杂度为 O ( d n 2 ) O(dn^2) O(dn2),注意到 n n n远大于 d d d,因此应该修改运算顺序,优化到 O ( d 2 n ) O(d^2n) O(d2n)。
由于注意到矩阵乘法 A n × m × B m × k \mathbf{A}_{n\times m} \times \mathbf{B}_{m \times k} An×m×Bm×k的复杂度是 O ( n m k ) O(nmk) O(nmk),因此我们尽可能要让 m m m更小,于是原式的计算顺序可以改变为:
( W ⋅ ( Q × K T ) ) × V = W ⋅ ( Q × ( K T × V ) ) \left(\mathbf{W} \cdot (\mathbf{Q} \times \mathbf{K}^{T})\right) \times \mathbf{V} =\mathbf{W} \cdot \left(\mathbf{Q} \times (\mathbf{K}^{T} \times \mathbf{V} ) \right) (W⋅(Q×KT))×V=W⋅(Q×(KT×V))
调整矩阵乘法顺序在矩阵乘法计算中是十分常见的,如果是一连串任意给定的矩阵相乘,可以用动态规划的方法得到最优的矩阵运算效率。此外,使用行优先的方式比列优先更能充分利用缓存命中率,这也是优化矩阵乘法效率的一个思路,但是由于已经满分,因此在本题中我们没有继续优化。
AC代码
#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;void print_vector(const vector<vector<long long>> &arr) {for (int i = 0; i < arr.size(); i++) {for (int j = 0; j < arr[0].size(); j++) {if (j != 0)cout << " ";cout << arr[i][j];}cout << endl;}
}int main() {int n, d;cin >> n >> d;vector<vector<long long>> q(n), k(n), v(n);vector<long long> w(n);for (int i = 0; i < n; ++i) {q[i].resize(d);for (int j = 0; j < d; ++j) {cin >> q[i][j];}}for (int i = 0; i < n; ++i) {k[i].resize(d);for (int j = 0; j < d; ++j) {cin >> k[i][j];}}for (int i = 0; i < n; ++i) {v[i].resize(d);for (int j = 0; j < d; ++j) {cin >> v[i][j];}}for (int i = 0; i < n; ++i) {cin >> w[i];}//kv: d x dvector<vector<long long>> kv(d);for (int i = 0; i < d; ++i) {kv[i].resize(d);}for (int i = 0; i < d; ++i) {for (int j = 0; j < d; ++j) {for (int l = 0; l < n; ++l) {kv[i][j] += k[l][i] * v[l][j];}}}//qkv: n x dfor (int i = 0; i < n; ++i) {for (int j = 0; j < d; ++j) {k[i][j] = 0;for (int l = 0; l < d; ++l) {k[i][j] += q[i][l] * kv[l][j];
// printf("k[%d][%d]=%d\n", i, j, k[i][j]);}}}// wqkv: n x dfor (int i = 0; i < n; i++)for (int j = 0; j < d; ++j)k[i][j] *= w[i];print_vector(k);return 0;
}
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