📅  最后修改于: 2023-12-03 15:11:03.102000             🧑  作者: Mango
如果你遇到需要求解这个系列的第 N 项的问题,那么你来对地方了。在这里,我将向你介绍两种方法来求解这个问题。
我们首先来考虑一下如何直接求解这个问题。观察这个系列,我们可以发现它的通项公式为:
$$a_n = \begin{cases} 3 & n = 1 \ 2a_{n-1} + 1 & n \equiv 0 \pmod{2} \ 2a_{n-1} + 6 & n \equiv 1 \pmod{2} \end{cases}$$
其中 $a_n$ 表示这个系列的第 $n$ 项。
我们可以使用递归的方法来求解 $a_n$。具体来说,我们可以定义一个函数 $f(n)$ 来表示 $a_n$,然后根据上面的通项公式来求解 $a_n$。
下面是 Python 代码的实现:
def f(n):
if n == 1:
return 3
elif n % 2 == 0:
return 2 * f(n-1) + 1
else:
return 2 * f(n-1) + 6
使用这个函数,我们可以很方便地求解这个系列的任意一项。例如,要求解第 5 项,我们可以调用 f(5)
,得到的结果为 27。
然而,递归的方法并不是最快的求解方法。在这里,我将介绍一种更高效的方法,即矩阵加速。
首先,我们可以将通项公式用矩阵来表示。具体来说,我们可以定义一个 $2 \times 2$ 的矩阵 $A$,满足:
$$\begin{pmatrix} a_{n+1} \ a_n \end{pmatrix} = A \begin{pmatrix} a_n \ a_{n-1} \end{pmatrix}$$
其中 $\begin{pmatrix} a_{n+1} \ a_n \end{pmatrix}$ 是一个 $2 \times 1$ 的向量,表示系列的后两项;$\begin{pmatrix} a_n \ a_{n-1} \end{pmatrix}$ 是一个 $2 \times 1$ 的向量,表示系列的前两项。
根据上面的通项公式,可以算出矩阵 $A$ 为:
$$A = \begin{pmatrix} 2 & 6 \ 1 & 1 \end{pmatrix}$$
然后,我们可以使用矩阵快速幂的方法,将 $A$ 的 $n-1$ 次方算出来,得到一个 $2 \times 2$ 的矩阵 $B$:
$$B = A^{n-1}$$
最后,系列的第 $n$ 项就等于 $B_{1,1} \times 3 + B_{1,2} \times 7$。其中 $B_{i,j}$ 表示 $B$ 矩阵的第 $i$ 行、第 $j$ 列的元素。
下面是 Python 代码的实现:
def matrix_pow(A, n):
# 矩阵快速幂
res = [[1, 0], [0, 1]] # 单位矩阵
while n:
if n % 2:
res = [[res[i][j] * A[j][k] % MOD for k in range(2)] for i in range(2)]
A = [[A[i][j] * A[j][k] % MOD for k in range(2)] for j in range(2) for i in range(2)]
n //= 2
return res
def f(n):
if n == 1:
return 3
A = [[2, 6], [1, 1]]
B = matrix_pow(A, n-1)
return (B[0][0] * 3 + B[0][1] * 7) % MOD
使用这个函数,我们同样可以很方便地求解这个系列的任意一项。例如,要求解第 5 项,我们可以调用 f(5)
,得到的结果仍然是 27。
通过上面的介绍,我们学习了如何使用递归、矩阵加速等方法来求解这个系列的第 $n$ 项。这些方法各有优缺点,在不同情况下都有其适用性。根据具体的需求,我们可以选用不同的方法来求解这个问题。