1.dp数组实现赌圣atm晚年迷恋上了垒骰子,就是把骰子一个垒在另一个上边,不能歪歪扭扭,要垒成方柱体。
经过长期观察,atm 发现了稳定骰子的奥秘:有些数字的面贴着会互相排斥!
我们先来规范一下骰子:1 的对面是 4,2 的对面是 5,3 的对面是 6。
假设有 m 组互斥现象,每组中的那两个数字的面紧贴在一起,骰子就不能稳定的垒起来。
atm想计算一下有多少种不同的可能的垒骰子方式。
两种垒骰子方式相同,当且仅当这两种方式中对应高度的骰子的对应数字的朝向都相同。
由于方案数可能过多,请输出模 10^9 + 7 的结果。
不要小看了 atm 的骰子数量哦~
「输入格式」
第一行两个整数 n m
n表示骰子数目
接下来 m 行,每行两个整数 a b ,表示 a 和 b 数字不能紧贴在一起。
「输出格式」
一行一个数,表示答案模 10^9 + 7 的结果。
「样例输入」
2 1
1 2
「样例输出」
544
「数据范围」
对于 30% 的数据:n <= 5
对于 60% 的数据:n <= 100
对于 100% 的数据:0 < n <= 10^9, m <= 36
资源约定:
峰值内存消耗 < 256M
CPU消耗 < 2000ms
请严格按要求输出,不要画蛇添足地打印类似:“请您输入...” 的多余内容。
所有代码放在同一个源文件中,调试通过后,拷贝提交该源码。
注意: main函数需要返回0
注意: 只使用ANSI C/ANSI C++ 标准,不要调用依赖于编译环境或操作系统的特殊函数。
注意: 所有依赖的函数必须明确地在源文件中 #include, 不能通过工程设置而省略常用头文件。
提交时,注意选择所期望的编译器类型。
这种方法只能过8个测试点,因为超时,注意各个数组下标的含义和起始位置。
import java.sql.Array;
import java.util.*;
import java.awt.print.Printable;
import java.lang.*;
public class test2 {
static int[][] md; // 矛盾数组
static long[][] dp; // dp数组
static int[] xd = new int[7]; // 存储的骰子的相对面
static int mod = 1000000000 + 7;
static long C=4;
public static void main(String[] arge) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int n = scanner.nextInt();// 色子
int m = scanner.nextInt();// 冲突对
xd = new int[]{0, 4, 5, 6, 1, 2, 3};
md = new int[7][7];
//将md数组(存储冲突数字)
for (int i = 0; i < 7; i++) {
for (int j = 0; j < md.length; j++) {
md[i][j] = -1;
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
int x = scanner.nextInt();
int y = scanner.nextInt();
md[x][y] = 1;
md[y][x] = 1;
}
dp = new long[n][8];
for (int i = 1; i < 7 + 1; i++) {
dp[0][i] = 1;
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
C = C * 4 % mod;
for (int j = 1; j < 7; j++) {
dp[i][j] = getSum(i, j);
}
}
long sum = 0;
for (int i = 1; i < 7; i++) {
sum = (sum + (dp[n-1][i] * C)) % mod;
}
System.out.print(sum);
}
public static long getSum(int i, int j) {
int sum = 0;
for (int k = 1; k < 7; k++) {
if (md[j][xd[k]] != -1) {
continue;
}
sum += dp[i - 1][k];
sum=sum%mod;
}
return sum%mod;
}
}
2.矩阵快速幂
import java.sql.Array;
import java.util.*;
import java.awt.print.Printable;
import java.lang.*;
class Main2 {
static Matrixm conflict = new Matrixm(6, 6);
static int[] xd = new int[7];
static int mod = 1000000000 + 7;
static long C = 4;
public static void main(String[] arge) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int n = scanner.nextInt();// 色子数
int m = scanner.nextInt();// 冲突对
xd = new int[]{0, 4, 5, 6, 1, 2, 3};
// 冲突数组初始化
for (int i = 0; i < conflict.m; i++) {
for (int j = 0; j < conflict.n; j++) {
conflict.arr[i][j] = 4;
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
int x = scanner.nextInt();
int y = scanner.nextInt();
conflict.arr[x - 1][xd[y] - 1] = 0;
conflict.arr[y - 1][xd[x] - 1] = 0;
}
conflict = get_power(conflict, n - 1);// 矩阵的n-1个幂×
long sum = 0;
for (int hang = 0; hang < conflict.m; hang++) {
long temp = 0;
for (int lie = 0; lie < conflict.n; lie++) {
temp += 4 * conflict.arr[hang][lie];
temp = temp % mod;
}
sum += temp;
sum = sum % mod;
}
System.out.println(sum);
}
public static Matrixm get_power(Matrixm matrixm, int n) {
Matrixm unit = new Matrixm(6, 6);//获得一个单位矩阵
get_identity_martix(unit, 1);
while (n != 0) {
if ((n & 1) != 0) {// 如果这是 n的二进制串不是0,既是1,则将unit与A相乘
unit = get_matrix_multi(unit, matrixm);
}
matrixm = get_matrix_multi(matrixm, matrixm);
n = n >> 1;
}
return unit;
}
public static Matrixm get_matrix_multi(Matrixm A, Matrixm B) {
Matrixm temp = new Matrixm(A.m, B.n); // 结果矩阵
for (int hang = 0; hang < A.m; hang++) { // A矩阵的行
for (int lie = 0; lie < B.n; lie++) { // B矩阵的列
long res = 0;
for (int index = 0; index < A.n; index++) {// 进行相×相加
res += (A.arr[hang][index] * B.arr[index][lie]) % mod;
res = res % mod;
}
temp.arr[hang][lie] = res;
temp.arr[hang][lie] = temp.arr[hang][lie] % mod;
}
}
return temp;
}
public static Matrixm get_identity_martix(Matrixm matrixm, int x) {
//Matrixm unity = new Matrixm(6, 6);
for (int i = 0; i < 6; i++) {
for (int j = 0; j < 6; j++) {
if (i == j) {
matrixm.arr[i][j] = x;
continue;
}
matrixm.arr[i][j] = 0;
}
}
return matrixm;
}
}
class Matrixm {
int m;// 行
int n;// 列
long[][] arr = new long[6][6];
public Matrixm(int m, int n) {
this.m = m;
this.n = n;
}
}



