Please No More Sigma(构造矩阵)
Please No More Sigma
给f(n)定义如下:
f(n)=1 n=1,2;
f(n)=f(n-1)+f(n-2) n>2;
给定n,求下式模1e9+7后的值
Input
第一行一个数字T,表示样例数 以下有T行,每行一个数,表示n。 保证T<=100,n<=100000000
Output
输出式子的值。由于直接求值会很大,输出模1e9+7后的结果。
Sample Input
2 1 2
Sample Output
1 4
思路:
写出前几项的形式;
设g(n)为i=n时的和,s(n)为f(n)前n项和,h(n)为i=1到i=n的总和。
可以找到规律:
g(n)=g(n-1)+s(n);
h(n)=h(n-1)+g(n);
然后构造矩阵:
代码:
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<ctime>
#include<algorithm>
#include<utility>
#include<stack>
#include<queue>
#include<vector>
#include<set>
#include<math.h>
#include<unordered_map>
#include<map>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ull;
#define per(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define ber(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
const int N = 1e5;
const long long mod = 1e9 + 7;
const double eps = 1e-2;
typedef struct data
{
LL m[5][5];
}J;
J Q, E;
J now, ans;
LL f[5];
void into()
{
Q = { 0,1,0,0,0,
1,1,0,0,0,
0,1,1,0,0,
0,0,1,1,0,
0,0,0,1,1,};
E = { 1,0,0,0,0,
0,1,0,0,0,
0,0,1,0,0,
0,0,0,1,0,
0,0,0,0,1};
}
J quickfu(J a, J b)
{
J c;
for (int i = 0; i <= 4; i++)
for (int j = 0; j <= 4; j++)
{
c.m[i][j] = 0;
for (int k = 0; k <= 4; k++)
c.m[i][j] = (c.m[i][j] + a.m[i][k] * b.m[k][j] % mod) % mod;
c.m[i][j] = (c.m[i][j] % mod + mod) % mod;
}
return c;
}
J quick(J a, LL b)
{
J ans = E;
while (b)
{
if (b & 1)
ans = quickfu(ans, a);
b >>= 1;
a = quickfu(a, a);
}
return ans;
}
LL n;
int main()
{
int T;
cin >> T;
into();
while (T--)
{
cin >> n;
if (n == 0)
{
cout << 0 << endl;
continue;
}
else if (n == 1)
{
cout << 1 << endl;
continue;
}
f[0] = 1, f[1] =2 , f[2] = 2, f[3] = 1,f[4]=0;
now = Q;
ans = quick(now, n);
LL an = 0;
for (int i = 0; i <= 4; i++)
an = (an + ans.m[4][i] * f[i] % mod) % mod;
cout << (an % mod + mod) % mod << endl;
}
return 0;
}
相关文章:

Please No More Sigma(构造矩阵)
Please No More Sigma 给f(n)定义如下: f(n)1 n1,2; f(n)f(n-1)f(n-2) n>2; 给定n,求下式模1e97后的值 Input 第一行一个数字T,表示样例数 以下有T行,每行一个数,表示n。 保证T<100,n<100000…...

HTML设置标签栏的图标
添加此图标最简单的方法无需修改内容,只需按以下步骤操作即可: 1.准备一个 ico 格式的图标 2.将该图标命名为 favicon.ico 3.将图标文件置于index.html同级目录即可 为什么我的没有变化? 答曰:ShiftF5强制刷新一下网页就行了...

4.CentOS7安装MySQL5.7
CentOS7安装MySQL5.7 2023-11-13 小柴你能看到嘛 哔哩哔哩视频地址 https://www.bilibili.com/video/BV1jz4y1A7LS/?vd_source9ba3044ce322000939a31117d762b441 一.解压 tar -xvf mysql-5.7.26-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz1.在/usr/local解压 tar -xvf mysql-5.7.44-…...
【华为OD题库-014】告警抑制-Java
题目 告警抑制,是指高优先级告警抑制低优先级告警的规则。高优先级告警产生后,低优先级告警不再产生。请根据原始告警列表和告警抑制关系,给出实际产生的告警列表。不会出现循环抑制的情况。告警不会传递,比如A->B.B->C&…...

高频SQL50题(基础题)-5
文章目录 主要内容一.SQL练习题1.602-好友申请:谁有最多的好友代码如下(示例): 2.585-2016年的投资代码如下(示例): 3.185-部门工资前三高的所有员工代码如下(示例): 4.1667-修复表中的名字代码…...
Spring IoC DI 使⽤
关于 IoC 的含义,推荐看IoC含义介绍(Spring的核心思想) 喜欢 Java 的推荐点一个免费的关注,主页有更多 Java 内容 前言 通过上述的博客我们知道了 IoC 的含义,既然 Spring 是⼀个 IoC(控制反转)…...

Zigbee智能家居方案设计
背景 目前智能家居物联网中最流行的三种通信协议,Zigbee、WiFi以及BLE(蓝牙)。这三种协议各有各的优势和劣势。本方案基于CC2530芯片来设计,CC2530是TI的Zigbee芯片。 网关使用了ESP8266CC2530。 硬件实物 节点板子上带有继电器…...

机器视觉目标检测 - opencv 深度学习 计算机竞赛
文章目录 0 前言2 目标检测概念3 目标分类、定位、检测示例4 传统目标检测5 两类目标检测算法5.1 相关研究5.1.1 选择性搜索5.1.2 OverFeat 5.2 基于区域提名的方法5.2.1 R-CNN5.2.2 SPP-net5.2.3 Fast R-CNN 5.3 端到端的方法YOLOSSD 6 人体检测结果7 最后 0 前言 ǵ…...

无监督学习的集成方法:相似性矩阵的聚类
在机器学习中,术语Ensemble指的是并行组合多个模型,这个想法是利用群体的智慧,在给出的最终答案上形成更好的共识。 这种类型的方法已经在监督学习领域得到了广泛的研究和应用,特别是在分类问题上,像RandomForest这样…...
16. 机器学习——决策树
机器学习面试题汇总与解析——决策树 本章讲解知识点 什么是决策树决策树原理决策树优缺点决策树的剪枝决策树的改进型本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面试题答案进行了…...
DevOps系列---【jenkinsfile使用sshpass发送到另一台服务器】
1.首先在宿主机安装sshpass 2.把物理机的sshpass复制到容器中 which sshpass cp $(which sshpass) /usr/local/app/ docker cp sshpass 容器id:/usr/local/bin/sshpass 3.在jenkinsfile中添加 #在stages中添加stage stage(部署TEST服务){steps{sh "sshpass -p root1234 sc…...

Docker 和 Kubernetes:技术相同和不同之处
Docker和Kubernetes是当今最流行的容器化技术解决方案。本文将探讨Docker和Kubernetes的技术相似之处和不同之处,以帮助读者更好地理解这两种技术。 Docker和Kubernetes:当今最流行的容器化技术解决方案 在当今的IT领域,Docker和Kubernetes无…...

通信世界扫盲基础二(原理部分)
上次我们刚学习了关于通信4/G的组成和一些通识,今天我们来更深层次了解一些原理以及一些新的基础~ 目录 专业名词 LTE(4G系统) EPC s1 E-UTRAN UE UU X2 eNodeB NR(5G系统) NGC/5GC NG NG-RAN Xn gNodeB N26接口 手机的两种状态 空闲态 连接态 …...

手机厂商参与“百模大战”,vivo发布蓝心大模型
在2023 vivo开发者大会上,vivo发布自研通用大模型矩阵——蓝心大模型,其中包含十亿、百亿、千亿三个参数量级的5款自研大模型,其中,10亿量级模型是主要面向端侧场景打造的专业文本大模型,具备本地化的文本总结、摘要等…...
【微软技术栈】C#.NET 中的泛型
本文内容 定义和使用泛型泛型的利与弊类库和语言支持嵌套类型和泛型 借助泛型,你可以根据要处理的精确数据类型定制方法、类、结构或接口。 例如,不使用允许键和值为任意类型的 Hashtable 类,而使用 Dictionary<TKey,TValue> 泛型类并…...

【毕业论文】基于微信小程序的植物分类实践教学系统的设计与实现
基于微信小程序的植物分类实践教学系统的设计与实现https://download.csdn.net/download/No_Name_Cao_Ni_Mei/88519758 基于微信小程序的植物分类实践教学系统的设计与实现 Design and Implementation of Plant Classification Practical Teaching System based on WeChat Mini…...

[量化投资-学习笔记011]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-MACD金死叉策略回测
在上一章节 MACD金死叉中结束了如何根据 MACD 金死叉计算交易信号。 目录 脚本说明文档(DevChat 生成)MACD 分析脚本安装依赖库参数配置查询与解析数据计算 MACD 指标判断金叉和死叉计算收益绘制图形运行脚本 本次将根据交易信号,模拟交易。更…...

tensorboard报错解决:No dashboards are active for the current data set
版本:tensorboard 2.10.0 问题:文件夹下明明有events文件,但用tensorboard命令却无法显示。 例如: 原因:有可能是文件路径太长了,导致系统无法读取文件。在win系统中规定,目录的绝对路径不得超…...

线性代数本质系列(一)向量,线性组合,线性相关,矩阵
本系列文章将从下面不同角度解析线性代数的本质,本文是本系列第一篇 向量究竟是什么? 向量的线性组合,基与线性相关 矩阵与线性相关 矩阵乘法与线性变换 三维空间中的线性变换 行列式 逆矩阵,列空间,秩与零空间 克莱姆…...
python语法之注释
注释可用于解释Python代码。 注释可用于使代码更易读。 注释可用于在测试代码时阻止执行。 (1)创建注释 注释以#开头,Python会忽略它们: #This is a comment print("Hello, World!") 注释可以放在一行…...
逻辑回归:给不确定性划界的分类大师
想象你是一名医生。面对患者的检查报告(肿瘤大小、血液指标),你需要做出一个**决定性判断**:恶性还是良性?这种“非黑即白”的抉择,正是**逻辑回归(Logistic Regression)** 的战场&a…...
Java 8 Stream API 入门到实践详解
一、告别 for 循环! 传统痛点: Java 8 之前,集合操作离不开冗长的 for 循环和匿名类。例如,过滤列表中的偶数: List<Integer> list Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); List<Integer> evens new ArrayList…...

蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练
前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1):从基础到实战的深度解析-CSDN博客,但实际面试中,企业更关注候选人对复杂场景的应对能力(如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡)和前沿技术的…...

376. Wiggle Subsequence
376. Wiggle Subsequence 代码 class Solution { public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n nums.size();int res 1;int prediff 0;int curdiff 0;for(int i 0;i < n-1;i){curdiff nums[i1] - nums[i];if( (prediff > 0 && curdif…...
精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南
精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代,邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天,我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...

什么是Ansible Jinja2
理解 Ansible Jinja2 模板 Ansible 是一款功能强大的开源自动化工具,可让您无缝地管理和配置系统。Ansible 的一大亮点是它使用 Jinja2 模板,允许您根据变量数据动态生成文件、配置设置和脚本。本文将向您介绍 Ansible 中的 Jinja2 模板,并通…...
重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响
先看答案,如果正确地操作,重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务影响非常小,甚至可以做到无感知。 但如果操作不当,可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...
《C++ 模板》
目录 函数模板 类模板 非类型模板参数 模板特化 函数模板特化 类模板的特化 模板,就像一个模具,里面可以将不同类型的材料做成一个形状,其分为函数模板和类模板。 函数模板 函数模板可以简化函数重载的代码。格式:templa…...
在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现企业微信功能
1. 开发环境准备 安装DevEco Studio 3.1: 从华为开发者官网下载最新版DevEco Studio安装HarmonyOS 5.0 SDK 项目配置: // module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permis…...

Linux部署私有文件管理系统MinIO
最近需要用到一个文件管理服务,但是又不想花钱,所以就想着自己搭建一个,刚好我们用的一个开源框架已经集成了MinIO,所以就选了这个 我这边对文件服务性能要求不是太高,单机版就可以 安装非常简单,几个命令就…...