USACO17OPEN COWBASIC

题目描述

翻译都很乱,我自己翻译题目

给出一个COWBASIC程序,所有运算对$10^9+7$取模,求返回的结果。

COWBASIC语言

  • 有三种语句
1
2
3
4
5
6
7
<变量名> = <表达式>

<字面值> MOO {
<语句列表>
}

RETURN <变量名>
  • 变量名为长度不超过10的小写字符串
  • 字面值为不超过100000的正整数
  • 语句列表为一个或多个语句
  • 有三种表达式
1
2
3
4
5
<字面值>

<变量名>

( <表达式> ) + ( <表达式> )
  • 保证表达式中或返回的变量在使用前已经定义
  • 保证返回在程序最后一行

数据范围

  • 其中20%的数据,循环不嵌套
  • 另外20%的数据,只有一个变量
  • 对于100%的数据,程序不超过100行,每行不超过350个字符

样例

#1

输入

1
2
3
4
5
x = 1
10 MOO {
x = ( x ) + ( x )
}
RETURN x

输出

1024

解释

计算$2^{10}$

#2

输入

1
2
3
4
5
6
7
8
9
n = 1
nsq = 1
100000 MOO {
100000 MOO {
nsq = ( nsq ) + ( ( n ) + ( ( n ) + ( 1 ) ) )
n = ( n ) + ( 1 )
}
}
RETURN nsq

输出

4761

解释

计算$(10^5*10^5+1)^2$

题解

初看这道题感觉十分难做,除了麻烦的语法分析,还需要优化循环。

官方题解

官方标程好像有问题。

循环不嵌套

此时直接模拟即可,最多只有50个循环。

只有一个变量

当只有一个变量的时候,可以得到一个通项公式,但实际并不实用。具体可参考官方题解。

使用矩阵乘法

理论上,通过公式也可以做这道题,但是用矩阵乘法更加简洁。

构造转移矩阵

矩阵中包含各个变量的转移关系。对于矩阵A和B,先后执行等价于乘以A*B。而A循环n次则等价于乘以$A^n$。

对于nsq = ( nsq ) + ( ( n ) + ( ( n ) + ( 1 ) ) ),构造矩阵为$\begin{pmatrix}1&0&0\ 0&1&0\ 1&2&1\end{pmatrix}$

注意转移没有被赋值的量。

另外,直接忽略表达式中的括号,因为加法没有优先级问题。

处理嵌套循环

维护一个栈,保存每层循环的结果和循环次数。

有新循环时,压入一个单位矩阵;循环退出时,弹出栈顶,执行快速幂,并与下一层相乘。

时间复杂度

矩阵大小不超过100x100,最多有50个循环,每个循环最多计算$log_2(10^5) \sim 17$次矩阵乘法。实际上运算量不到1亿,可以轻松通过。

代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=105,MOD=1e9+7;
int n,cnt[N];
//cnt[]保存每层循环的次数
struct matrix
{
long long mat[N][N];
matrix()
{
memset(mat,0,sizeof(mat));
}
matrix operator*(const matrix& rhs)const
{
matrix ans;
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int k=1;k<=n;k++)
for(int j=1;j<=n;j++)
{
ans.mat[i][j]=(ans.mat[i][j]+mat[i][k]*rhs.mat[k][j])%MOD;
assert(ans.mat[i][j]>=0);
}
return ans;
}
matrix operator*=(const matrix& rhs)
{
return *this=*this*rhs;
}
}S[N];
//矩阵栈
matrix I()
{
matrix ans;
for(int i=1;i<=n;i++)
ans.mat[i][i]=1;
return ans;
}
//单位矩阵
matrix qpow(matrix a,int b)
{
matrix ans=I();
do
{
if(b&1)
ans*=a;
a*=a;
}
while(b/=2);
return ans;
}
//矩阵快速幂
string code[N];
template<typename T>
inline T get_token(const string& s)
{
stringstream ss(s);
T ret;
ss>>ret;
return ret;
}
//将字符串s中的下一个内容转换为T
int main()
{
map<string,int> var;
//保存变量名对应的编号
var["1"]=1;
//没什么用
int lines=0;
n=1;
while(getline(cin,code[++lines]))
if(code[lines].find('=')!=string::npos)
{
string name=get_token<string>(code[lines]);
//题目保证所有变量都会为左值
if(var.find(name)==var.end())
var[name]=++n;
}
lines--;
int sp=1;
S[sp]=I();
for(int i=1;i<=lines;i++)
if(code[i].substr(0,6)=="RETURN")
cout<<S[sp].mat[var[get_token<string>(code[i].substr(6))]][1]<<endl;
//运算结果保存在矩阵第一列中
else
if(code[i].find("MOO")!=string::npos)
//新循环
{
S[++sp]=I();
cnt[sp]=get_token<int>(code[i]);
}
else
if(code[i].find('}')!=string::npos)
//循环结束
{
S[sp-1]=qpow(S[sp],cnt[sp])*S[sp-1];
sp--;
}
else
{
matrix now;
int row=var[get_token<string>(code[i])],p=code[i].find('=')+1;
stringstream ss(code[i].substr(p));
string token;
while(ss>>token)
{
if(isdigit(token[0]))
now.mat[row][1]+=get_token<int>(token);
//累加常数
else
if(isalpha(token[0]))
now.mat[row][var[token]]++;
//累加变量
}
for(int i=1;i<=n;i++)
if(i!=row)
now.mat[i][i]=1;
//转移未赋值的量
S[sp]=now*S[sp];
}
return 0;
}

语法分析时应该充分利用空格,同时也要防止多余的空格。