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蒜头君的倒水问题(矩阵快速幂优化)

蒜头君将两杯热水分别倒入两个杯子中,每杯水的初始量分别为a毫升和b毫升。为了使水冷却,蒜头君采用了一种特殊的方式,即每次将第一杯中的x%的水倒入第二杯,同时将第二杯中的y%的水倒入第一杯。这种操作会重复进行k次,最终求出两杯水中各自的水量。

问题描述

蒜头君将两杯热水分别倒入两个杯子中,第一杯中有a毫升,第二杯中有b毫升。由于水温过高,蒜头君决定通过交替倒水的方式来加速冷却。

每次倒水时,蒜头君会将第一杯中的x%的水倒入第二杯,同时将第二杯中的y%的水倒入第一杯。这个过程是同时进行的,没有先后顺序。

蒜头君会重复上述倒水操作k次,最终求出两杯水的容量。

输入格式

第1行包含两个正整数a和b(0 ≤ a, b ≤ 10^8),表示两杯水的初始容量。
第2行包含两个正整数x和y(0 ≤ x, y ≤ 100),表示每次倒水的比例。
第3行包含一个整数k(1 ≤ k ≤ 10^9),表示倒水的次数。

输出格式

输出两个浮点数,用空格隔开,分别表示第一杯水和第二杯水的最终容量(毫升)。输出结果的误差在10^-2以内均视为正确。

样例输入

10 10
50 50
10000

样例输出

10.00 10.00

此问题可以通过矩阵快速幂来高效解决。首先,我们构建一个转移矩阵来表示每次倒水操作后的水量变化:

技术图片

 1 #include
 2 using namespace std;
 3 typedef long long LL;
 4 
 5 struct matrix
 6 {
 7     double a[105][105];
 8 };
 9 matrix matrix_mul(matrix A, matrix B) // 矩阵A乘B
10 {
11     matrix C;
12     int i, j, k;
13     for(i = 0; i <= 1; i++)
14     {
15         for(j = 0; j <= 1; j++)
16         {
17             C.a[i][j] = 0;
18             for(k = 0; k <= 1; k++)
19             {
20                 C.a[i][j] += A.a[i][k] * B.a[k][j];
21             }
22         }
23     }
24     return C;
25 }
26 matrix unit() // 单位矩阵
27 {
28     matrix res;
29     int i, j;
30     for(i = 0; i <= 1; i++)
31     {
32         for(j = 0; j <= 1; j++)
33         {
34             if(i == j)
35                 res.a[i][j] = 1;
36             else
37                 res.a[i][j] = 0;
38         }
39     }
40     return res;
41 }
42 matrix matrix_pow(matrix A, int n) // 矩阵快速幂
43 {
44     matrix res = unit(), temp = A;
45     for(; n; n /= 2)
46     {
47         if(n & 1)
48             res = matrix_mul(res, temp);
49         temp = matrix_mul(temp, temp);
50     }
51     return res;
52 }
53 
54 int main()
55 {
56     double a, b, x, y, k;
57     scanf("%lf %lf %lf %lf %lf", &a, &b, &x, &y, &k);
58     matrix A, B, C;
59     // 转移矩阵
60     A.a[0][0] = 1 - x / 100; A.a[0][1] = y / 100;
61     A.a[1][0] = x / 100; A.a[1][1] = 1 - y / 100;
62     B.a[0][0] = a;
63     B.a[1][0] = b;
64     C = matrix_mul(matrix_pow(A, k), B);
65     printf("%.2lf %.2lf\n", C.a[0][0], C.a[1][0]);
66     return 0;
67 }

-

蒜头君的倒水问题(矩阵快速幂优化)


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