求root(N,k)

本文介绍了一种处理大数运算中指数爆炸问题的方法,通过递推公式和快速幂技巧,有效地解决了超出数据类型范围的问题。适用于求解特定形式的大数运算。

描述

题目描述
N < k时,root(N,k) = N,否则,root(N,k) = root(N’,k)。N’为N的k进制表示的各位数字之和。输入x,y,k,输出root(x^y,k)的值 (这里^为乘方,不是异或),2= < k<=16,0 < x,y < 2000000000,有一半的测试点里 x^y 会溢出int的范围(>=2000000000)
输入描述:
每组测试数据包括一行,x(0 < x < 2000000000), y(0 < y < 2000000000), k(2 < =k < =16)
输出描述:
输入可能有多组数据,对于每一组数据,root(x^y, k)的值
示例1
输入

4 4 10

输出

4

分析

乍一看好像很简单的用递归就能做,但其实x^y的部分远超过long long的范围。这里需要用到一个递推,一个(a*b)%c = (a%c*(b%c))%c 的公式,以及快速幂来解决

递推规律

将N用k进制表示,有:
N = a0 + a1*k + a2*k^2 +…..+ an*k^n
则N’可以表示为:
N’ = a0 + a1 + a2 +….+ an
N-N’ = a1*(k-1) + a2*(k^2-1) + … + an*(k^n-1)
由于每一项都有k-1
所以 (N-N’)%(k-1) = 0

递推的找下去有:
(N-N’)%(k-1) = 0
(N’ - N”)%(k-1) = 0



(Nm- Nr)%(k-1) = 0

相加有
(N-Nr)%(k-1) = 0
其中Nr就是我们最终要返回的k进制各项之和,那么Nr = N%(k-1)
所以要求的就是N%(k-1)的结果,不再需要递归,剩下的就是求N= x^y,需要用到快速幂

快速幂

由于图不好插,可以参考 https://blog.youkuaiyun.com/prstaxy/article/details/8740838
另外由于数过大,需要边求边取模
若a^b = a0*a1*a2*…..*an
则 a^b%c = ( (a0 % c) * (a1 % c) * ··· * (an % c ) ) % c
具体可见
https://qjm253.cn/2018/06/03/c++02/

代码

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
using namespace std;
//虽然理论上最终返回的肯定在Int范围内,但计算过程中有超过部分,最好都用Long long
long long root(long long x, long long y, long long k)
{
    long long ans = 1;
    while (y)
    {
        if (y % 2 == 1)
            ans  = (ans * x) % k;
        y >>= 1;
        x = x * x % k;
    }
    return ans;
}
long long QuickPow(long long n, long long base, long long k)
{
    long long ans = 1;

    while (n)
    {
        if (n & 1)
            ans = (base*ans) % k;
        base = (base*base) % k;
        n >>= 1;
    }
    return ans;
}

int main()
{
    long long x, y, k;
    while (cin>>x>>y>>k)
    {
        long long z = root(x, y, k - 1);
        if (z == 0)z = k - 1;
        cout << z << "\n";
    }
}

在C语言中,由于没有内置的高精度计算功能,我们可以使用牛顿迭代法来近似计算大数的平方根,然后进行适当修改来处理任意次幂。以下是基本的步骤: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义一个结构体来存储高精度数据 typedef struct { long long int fraction[100]; // 存储分数部分,假设最多100位 int size; // 存储当前数字的位数 } big_int; big_int multiply(big_int a, big_int b); // 高精度乘法函数 double newton_sqrt(double n, double guess); // 牛顿迭代平方根 double nth_root(int n, int k) { if (k == 0 || k == 1) { // 特殊情况,直接返回结果 return n; } big_int big_n = convert_to_big_int(n); big_int root = big_int{1, 0}; // 初始化根为1 while (root.size < k) { root = multiply(root, root); // 自乘k次 } return (double)newton_sqrt(big_n.fraction[0], root.fraction[0] / root.size); // 转换为浮点型并应用牛顿法 } big_int convert_to_big_int(long long int n) { // 实现将整数转换为高精度数组的过程 // 这里省略了细节,因为实际的转换过程需要处理每一位 // 可能需要一个循环和临时变量来完成 } double newton_sqrt(double num, double guess) { double x = guess; while (fabs(x * x - num) > 1e-6) { x = (x + num / x) / 2.0; } return x; } int main() { int n = 1234567890123456; // 示例数值 int k = 3; printf("%.5f\n", nth_root(n, k)); return 0; } ``` 注意这个例子是一个简化版本,实际的高精度计算可能会复杂得多,并且效率较低,因为没有使用硬件加速或者其他高效的算法。在生产环境中,可能需要使用专门的高精度计算库。
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