快速幂就是快速算底数的n次幂。其时间复杂度为 O(log₂N), 与朴素的O(N)相比效率有了极大的提高。
    /**
     * 快速幂(位运算)
     * @param a 底数
     * @param n 指数
     * @return
     */
    public static long quickPow(long a, long n) {
        long tmp = a;
        long ans = 1;
        while (n > 0) {
            if (n % 2 != 0) {
                ans = ans * tmp;
            }
            tmp = tmp * tmp;
            n >>= 1;
        }
        return ans;
    }
ans=ans*tmp;tmp=tmp*tmp;n右移一位;ans=ans*tmp;tmp=tmp*tmp;n右移一位;tmp=tmp*tmp;n右移一位;tmp=tmp*tmp;n右移一位;ans=ans*tmp;tmp=tmp*tmp;n右移一位;顾名思义,矩阵快速幂就是采用矩阵做幂运算,其实原理和快速幂差不多,只是需要对矩阵的乘法运算去做*运算符的重载。
    /**
     * 矩阵乘法(重载*)
     * 位运算(转换成二进制处理)
     *
     * @param m
     * @param n
     * @return
     */
    public static int[][] Multiply(int[][] m, int[][] n) {
        /**
         * 对于斐波那契数列来说,行和列都是2,这样写更易于理解,下面也给出了标准的矩阵乘法算法,是通用的
         * 用到此算法,除非进行算法学习和研究,否则一般都是进行较大数据的斐波那契求值,所以对结果取(10e9)+7的模
         * */
        int[][] r = new int[2][2];
        r[0][0] = (m[0][0] * n[0][0] + m[0][1] * n[1][0]) % 1000000007;
        r[0][1] = (m[0][0] * n[0][1] + m[0][1] * n[1][1]) % 1000000007;
        r[1][0] = (m[1][0] * n[0][0] + m[1][1] * n[1][0]) % 1000000007;
        r[1][1] = (m[1][0] * n[0][1] + m[1][1] * n[1][1]) % 1000000007;
        return r;
    }
    /**
     * 矩阵乘法(重载*)
     * 标准计算
     *
     * @param m
     * @param n
     * @return
     */
    public static int[][] MultiplyStandard(int[][] m, int[][] n) {
        int rows = m.length;
        int cols = n[0].length;
        int[][] r = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                r[i][j] = 0;
                for (int k = 0; k < m[i].length; k++) {
                    r[i][j] += m[i][k] * n[k][j];
                }
            }
        }
        return r;
    }
为了正确高效的计算斐波那契数列,我们首先需要了解以下这个矩阵等式:

推导这个等式,首先有
然后得到
即等于
可得到
所以
如此一来,计算斐波那契数列的问题就转化为了求公式矩阵的n-1次幂的问题,并应用快速幂加速计算。
package other;
import java.util.Scanner;
/**
 * @description: 矩阵算法
 * @author: wuyanbo
 * @create: 2019-11-01 10:51
 **/
public class FibonacciMain {
    // Q公式矩阵
    private static final int[][] UNIT = {{1, 1}, {1, 0}};
    // 零矩阵
    private static final int[][] ZERO = {{0, 0}, {0, 0}};
    public static void main(String[] args) {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        int n = in.nextInt();
        int[][] m = fb(n);
        System.out.println(m[0][1]);
    }
    /**
     * 递归
     * 求斐波那契数列
     */
    public static int[][] fb(int n) {
        if (n == 0) {
            return ZERO;
        }
        if (n == 1) {
            return UNIT;
        }
        if (n % 2 == 0) {
            int[][] matrix = fb(n >> 1);
            return Multiply(matrix, matrix);
        } else {
            int[][] matrix = fb((n - 1) >> 1);
            return Multiply(Multiply(matrix, matrix), UNIT);
        }
    }
    /**
     * 矩阵乘法
     * 位运算转换成二进制处理
     *
     * @param m
     * @param n
     * @return
     */
    public static int[][] Multiply(int[][] m, int[][] n) {
        /**
         * 对于斐波那契数列来说,行和列都是2,这样写更易于理解,下面也给出了标准的矩阵乘法算法,是通用的
         * 用到此算法,除非进行算法学习和研究,否则一般都是进行较大数据的斐波那契求值,所以对结果取(10e9)+7的模
         * */
        int[][] r = new int[2][2];
        r[0][0] = (m[0][0] * n[0][0] + m[0][1] * n[1][0]) % 1000000007;
        r[0][1] = (m[0][0] * n[0][1] + m[0][1] * n[1][1]) % 1000000007;
        r[1][0] = (m[1][0] * n[0][0] + m[1][1] * n[1][0]) % 1000000007;
        r[1][1] = (m[1][0] * n[0][1] + m[1][1] * n[1][1]) % 1000000007;
        return r;
    }
    /**
     * 矩阵乘法算法
     * 标准计算
     *
     * @param m
     * @param n
     * @return
     */
    public static int[][] MultiplyStandard(int[][] m, int[][] n) {
        int rows = m.length;
        int cols = n[0].length;
        int[][] r = new int[rows][cols];
        for (int i = 0; i < rows; i++) {
            for (int j = 0; j < cols; j++) {
                r[i][j] = 0;
                for (int k = 0; k < m[i].length; k++) {
                    r[i][j] += m[i][k] * n[k][j];
                }
            }
        }
        return r;
    }
}
参考博客ZHENGYI'S BLOG