結果
問題 | No.720 行列のできるフィボナッチ数列道場 (2) |
ユーザー | maspy |
提出日時 | 2020-03-24 02:36:28 |
言語 | Python3 (3.12.2 + numpy 1.26.4 + scipy 1.12.0) |
結果 |
AC
|
実行時間 | 496 ms / 2,000 ms |
コード長 | 1,236 bytes |
コンパイル時間 | 256 ms |
コンパイル使用メモリ | 12,800 KB |
実行使用メモリ | 44,640 KB |
最終ジャッジ日時 | 2024-06-09 14:20:07 |
合計ジャッジ時間 | 12,948 ms |
ジャッジサーバーID (参考情報) |
judge4 / judge2 |
(要ログイン)
テストケース
テストケース表示入力 | 結果 | 実行時間 実行使用メモリ |
---|---|---|
testcase_00 | AC | 479 ms
44,120 KB |
testcase_01 | AC | 473 ms
44,248 KB |
testcase_02 | AC | 480 ms
44,432 KB |
testcase_03 | AC | 479 ms
44,128 KB |
testcase_04 | AC | 480 ms
44,244 KB |
testcase_05 | AC | 476 ms
43,992 KB |
testcase_06 | AC | 485 ms
43,992 KB |
testcase_07 | AC | 480 ms
44,124 KB |
testcase_08 | AC | 478 ms
43,868 KB |
testcase_09 | AC | 487 ms
44,376 KB |
testcase_10 | AC | 488 ms
44,504 KB |
testcase_11 | AC | 483 ms
44,372 KB |
testcase_12 | AC | 479 ms
43,992 KB |
testcase_13 | AC | 476 ms
44,640 KB |
testcase_14 | AC | 493 ms
44,120 KB |
testcase_15 | AC | 495 ms
44,248 KB |
testcase_16 | AC | 496 ms
44,252 KB |
testcase_17 | AC | 494 ms
44,248 KB |
testcase_18 | AC | 490 ms
44,124 KB |
testcase_19 | AC | 493 ms
43,988 KB |
testcase_20 | AC | 485 ms
44,372 KB |
testcase_21 | AC | 482 ms
44,372 KB |
testcase_22 | AC | 487 ms
44,636 KB |
ソースコード
#!/usr/bin/ python3.8 import sys read = sys.stdin.buffer.read readline = sys.stdin.buffer.readline readlines = sys.stdin.buffer.readlines import numpy as np N, M = map(int, read().split()) MOD = 10 ** 9 + 7 def coef_of_generating_function(P, Q, N): """compute the coefficient [x^N] P/Q of rational power series. Parameters ---------- P : np.ndarray numerator. Q : np.ndarray denominator Q[0] == 1 and len(Q) == len(P) + 1 is assumed. N : int The coefficient to compute. """ def convolve(f, g): return np.convolve(f, g) % MOD while N: Q1 = Q.copy() Q1[1::2] = np.negative(Q1[1::2]) if N & 1: P = convolve(P, Q1)[1::2] else: P = convolve(P, Q1)[::2] Q = convolve(Q, Q1)[::2] N >>= 1 return P[0] def fibonacci(N): P = np.array([0, 1], np.int64) Q = np.array([1, -1, -1], np.int64) return coef_of_generating_function(P, Q, N) A = fibonacci(M) B = fibonacci(M + M) L = B * pow(int(A), MOD - 2, MOD) % MOD P = np.array([0, A], np.int64) Q = np.array([1, -L, (-1) ** M], np.int64) Q = np.convolve(Q, [1, -1]) answer = coef_of_generating_function(P, Q, N) print(answer)