矩阵的c++实现

在大学数学课程《线性代数》中,就有矩阵和行列式的出现,这篇文章主要讲矩阵在c++中的实现和一些用途(目前我知道的)

此篇文章只写c++的内容,不具体写到数学中矩阵的一些公式、性质。

本篇文章中一部分图片来自百度百科。

注:在编程中,习惯(不知道是不是只有我的习惯)写成n行m列矩阵,但在数学课本中,是m行n列的矩阵,不要搞混了

一、矩阵是什么

由 n×m 个数aij排成的n行m列的数表称为n行m列的矩阵,简称n×m矩阵。记作:

矩阵的c++实现_第1张图片

第一次用公式不会用

二、构建一个矩阵

#include
#define maxn 100 
using namespace std;
struct Matrix{
	int n,m;//n行m列矩阵 
	long long a[maxn][maxn];
	Matrix(){
		memset(a,0,sizeof a);
	}
	Matrix(int _n, int _m) {
        n=_n;
        m=_m;
        memset(a,0,sizeof a);
    }
    void scan(){
    	cin>>n>>m;
    	for(int i=0;i>a[i][j];
			}
		}
	}
	void print(){
    	for(int i=0;i

非常简单

三、矩阵的运算

1.加法

只有m和n都相同的矩阵才可以相加。

设C=A+B,则:

Cij=Aij+Bij

矩阵加法满足交换律和结合律:

A+B=B+A

A+(B+C)=(A+B)+C

代码:

Matrix pl(Matrix a,Matrix b){
	for(int i=0;i

因为a会和矩阵里面的a长得很像,我就改了

2.数乘

就是将一个矩阵乘以一个数字

Matrix mul_num(Matrix a,int b){
	for(int i=0;i

满足以下定律:

结合律:a(bA)=(ab)A

交换律:aA=Aa

分配律:(a+b)A=aA+bA

              (A+B)a=aA+aB

好了,新手期度过

3.矩阵乘法

当A*B时,必须满足A的n(列数)和B的m(行数)相同。当A为p*n矩阵,B为n*q矩阵时,C为p*q矩阵。

他的元素:

Matrix mul(Matrix a,Matrix b){
	Matrix res(a.n,b.m);
	for(int i=0;i

矩阵乘法满足的运算定律:

结合律:A(BC)=(AB)C

左分配律:C(A+B)=CA+CB

右分配律:(A+B)C=AC+BC

4.单位矩阵

我们都知道,1*a=a,那么如果我们要在矩阵中找到一个和1的性质一样的矩阵,要怎么做呢???

单位矩阵出场!

单位矩阵:一个n*n的矩阵,左下角到右下角都是1,其他都是0。

矩阵的c++实现_第2张图片

当n*m的矩阵乘以一个n*n的单位矩阵时,不会发生改变。

具体过程如下:

\begin{bmatrix} 2,3\\ 5,6\\ 4,3 \end{bmatrix}\times \begin{bmatrix} 1 ,0 \\ 0,1 \end{bmatrix}=\begin{bmatrix} 2\times1+0,3\times1+0 \\ 5\times1+0,6\times1+0 \\ 4\times1+0,3\times1+0 \end{bmatrix}

单位矩阵在快速幂中有用

5.矩阵快速幂

只有n*n矩阵才可以快速幂。

如何快速幂???

矩阵的快速幂和普通的不同,我们可以这样想:

A^7=A*A*A*A*A*A*A=(A*A)*(A*A)*A*A*A

说起来有些奇妙,但实际上就是个这样的过程:

Matrix mpow(Matrix a,int n){
	Matrix res(a.n,a.n);
	for(int i=0;i>=1;
    }
    return res;
}

你可能看不懂,但如果我把他变成数字的快速幂,你就懂了。

int mpow(int a,int n){
	int res=1;//初始化
    while(n!=0){
        if(n&1)res=a*res;//统计多出来的a
        a=a*a;
        n>>=1;//就是除2
    }
    return res;
}

我们刚开始构建一个单位矩阵res,用他充当1的作用。

6.所有运算的代码

#include
#define maxn 100 
using namespace std;
int mm;
struct Matrix{
	int n,m;
	long long ma[maxn][maxn];
	Matrix(){
		memset(ma,0,sizeof ma);
	}
	Matrix(int _n, int _m) {
        n=_n;
        m=_m;
        memset(ma,0,sizeof ma);
    }
    void scan(){
    	cin>>n>>m;
    	for(int i=0;i>ma[i][j];
			}
		}
	}
	void print(){
    	for(int i=0;i>=1;
    }
    return res;
}
int main(){
	return 0;
} 

四、矩阵在编程中的运用

既然我们说了这么多,你可能会很疑惑:为什么我们要用到矩阵呢?编程中哪里需要用到矩阵呢?

我学矩阵时也这样,好像矩阵离我很远的样子。

那么我们来看几道例题:

1.洛谷P1962斐波那契数列

这道题用矩阵解很简单,有两种相似的做法。

第一种做法

我们都知道,斐波那契数列的式子是:

F_{n}=F_{n-1}+F_{n-2}

那我们考虑行矩阵

\begin{bmatrix} F_{n},F_{n-1} \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} F_{n-1},F_{n-2}\end{bmatrix}\times base

那我们就要考虑base是什么

分解:

[F_{n},F_{n-1}]=[F_{n-1}+F_{n-1},F_{n-1}]

=[1\times F_{n-1}+1\times F_{n-2},1\times F_{n-1}+0\times F_{n-2}]

=[F_{n-1},F_{n-2}]\times \begin{bmatrix} 1,1\\ 1,0\\ \end{bmatrix}

这不就巧了吗,刚好就出现了n-1项和n-2项,那么base就是这个1110了

根据左分配律,可以得出,我们不断递推,就相当于

[1,1]\times base^{n-2}

多思考一下就可以得出了

那么,最后只要输出就行了

代码如下

#include
#define maxn 100 
using namespace std;
int mm;
struct Matrix{
	int n,m;
	long long ma[maxn][maxn];
	Matrix(){
		memset(ma,0,sizeof ma);
	}
	Matrix(int _n, int _m) {
        n=_n;
        m=_m;
        memset(ma,0,sizeof ma);
    }
    void scan(){
    	cin>>n>>m;
    	for(int i=0;i>ma[i][j];
			}
		}
	}
	void print(){
    	for(int i=0;i>=1;
    }
    return res;
}
int main(){
	return 0;
} 

第二种做法

我们换成竖的:

\begin{bmatrix} F_{n}\\ F_{n-1}\\ \end{bmatrix}

理论差不多,不多说了。不然又浪费我的手和时间

应该都会了吧,自己推吧,直接上代码(因为是上课写的,格式有些不一样)

#include 
using namespace std;
const int maxn = 100 + 10;
int mod;
typedef long long ll;
struct Matrix {
    int n, m;
    long long a[maxn][maxn];
    Matrix() { memset(a, 0, sizeof a); }
    Matrix(int _n, int _m) {
        n = _n;
        m = _m;
        memset(a, 0, sizeof a);
    }
};
Matrix mul(Matrix &a, Matrix &b) {
    Matrix res(a.n, b.m);
    for(int i=0;i>=1;
    }
    return res;
}
int main() {
    freopen("Fibonacci.in", "r", stdin);
    freopen("Fibonacci.out", "w", stdout);
    ll n;
    scanf("%lld%d", &n, &mod);
    if (n == 1 || n == 2) return 0 * puts("1");
    Matrix F(1,2);
    F.a[0][0]=1;
    Matrix A(2,2);
    A.a[0][0]=1;
    A.a[0][1]=1;
    A.a[1][0]=1;
    A.a[1][1]=0;
    A=Pow(A,n-1);
    F=mul(F,A);
    cout<

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