$\newcommand{\O}{\mathrm{O}}$

$\mathbb{F}_2$ 上の行列積に (or, and) をのせた演算が $64$ bit高速化により $\O (n^3)$ よりも速くできるという話.
具体的な使い道としては隣接行列の積が高速に計算できるようになるため到達可能性などの問題に有効.
$\mathbb{F}_2$ 上の行列のランクについても同様の高速化が可能.
時間計算量: $\O (n^3/64)$ ($64$ bit環境で)
template <int COL_SIZE> class mat {
private:
// (or, and) の意味での積(正方かつ対称行列に限る(重みなし無向グラフの隣接行列とか))
mat operator*(const mat& m) const {
mat ans;
for(int i = 0; i < COL_SIZE; i++){
for(int j = 0; j < COL_SIZE; j++){
if(this->a[i][j] == 0) continue;
ans.a[i] |= m.a[j];
}
}
return ans;
}
public:
bitset<COL_SIZE>* a;
int r;
// 正方行列の場合
mat() : mat(COL_SIZE){}
// 一般の行列の場合
mat(int row_size) : r(row_size){ a = new bitset<COL_SIZE>[r]; }
int rank() const {
int res = 0;
mat<COL_SIZE> b(r);
for(int i = 0; i < r; i++) b[i] = a[i];
for(int i = 0; i < COL_SIZE; i++){
if(res == r) return res;
int pivot = res;
if(!b[pivot][i]){
for(int j = res + 1; j < r; j++){
if(b[j][i]){
pivot = j;
break;
}
}
if(!b[pivot][i]) continue;
swap(b[pivot], b[res]);
}
for(int j = res + 1; j < r; j++){
if(b[j][i]) b[j] ^= b[res];
}
res++;
}
return res;
}
inline const bitset<COL_SIZE>& operator[](size_t index) const {
return a[index];
}
inline bitset<COL_SIZE>& operator[](size_t index){
return a[index];
}
friend mat pow(mat m, long long cnt){
mat res;
for(int i = 0; i < COL_SIZE; i++) res[i][i] = 1;
while(cnt){
if(cnt & 1){
res = res * m;
}
m = m * m;
cnt >>= 1;
}
return res;
}
};
pow の verify
Atcoder : Revenge of the Endless BFS
提出コード
rank の verify
yukicoder : たのしい排他的論理和(HARD)
提出コード