O(N)求1~N逆元

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#逆元 

ll inv[N];
void init(){
    inv[1] = inv[0] = 1;
    for(int i = 2;i < N;i++)
        inv[i] = inv[mod%i]*(mod-mod/i)%mod;
}
O(n)递推求乘法逆元和阶乘逆元
yhhy666的博客
07-21 381
i−1∗i≡1(modp)p=k∗i+r(k=⌊ip​⌋)(r=pmodi)k∗i+r≡0(modp)k∗r−1+i−1≡0(modp)i−1≡−⌊ip​⌋∗pmodi(modp)i−1≡(p−p/i)∗inv[pmodi](modp)阶乘逆元inv[i+1]=(i+1)!1​。
求乘法逆元的两种方法（费马小定理）（JAVA）
王跃坤的博客
01-25 1340
目录引入：分析：费马小定理求逆元（logn）代码：初始化1~n对p的逆元（N）代码： 引入： 题目链接. 给定 n,p 求 1∼n 中所有整数在模 p 意义下的乘法逆元。 分析： inv(a)表示元素a在p下的逆元 具体形式为 inv(a)∗a%p=1inv(a)*a\%p=1inv(a)∗a%p=1 费马小定理求逆元（logn） 限制条件：p必为质数才可以用，否则答案具有不确定性 费马小定理 定义：ap−1%p=1a^{p-1}\%p=1ap−1%p=1 可以推出：ap−2∗a%p=1a^{p-2}*a\
线性O(n)求1~n逆元
jz_terry的博客
10-28 680
求某个数的逆元，我们可以用log(n)的时间算出来。 但是，如果是求1~n的所有逆元呢？是不是就要用nlog(n)的时间了？ 其实我们有一种线性的方法，可以在O(n)的复杂度求出1~n的逆元。 我们现在想要求1~n中一个数x的逆元 先假设模数y=ax+b 则ax+b0 (%y) 将两边同时除以x·b （因为你的目的是得到一个形式为……的式子） 则式子变为0 拆开得a·+...
线性求1~n逆元
bcr_233的博客
02-23 724
O(n)求1~n所有数的逆元（转载自jz_terry的博客）
O(N) 求1~N的逆元
abc473848880_的专栏
11-05 841
因为逆元是完全积性函数，这个可以用线筛来做，但是我们有一个更短更快的方法 对于一个数a，有x，y满足ax+y=mod   且0 就有  ax+y = 0   (% mod)         ax = -y  (% mod)       a^-1 = -x*y^-1 所以a的逆元等于-x*y的逆元， 在这里，我们可以取mod/a为x，mod%a为y,这样就可以了
求乘法逆元方法总结
chr1stopher
08-04 478
目录简介扩展欧几里得法IdeaCode快速幂法IdeaCode线性求[1,n]逆元IdeaCode线性求任意n个数的逆元IdeaCode 简介 若有线性同余方程 ax≡1(mod p)ax\equiv 1\left( mod~p\right)ax≡1(mod p)，则称 xxx 为 aaa 在模 ppp 意义下的逆元，记作 a−1a^{-1}a−1 扩展欧几里得法 Idea 原方程 ax≡1(mod p)ax\equiv 1\left( mod~p\right)ax≡1(mod
求逆元的四个方法
小帅哥快来看啊的博客
07-04 295
扩展欧几里得求逆元最小的逆元x： a∗x≡1(mod%b) 的c=1的情况 int x, y; void exgcd(ll a, ll b){ if(b == 0){ x = 1; y = 0; return; } exgcd(b, a%b); ll nowx = x; x = y; y = now...
线性求逆元模版，非常高效
10-08
线性求逆元是指一种能在O(n)复杂度内求出模n下所有1至n-1之间整数的逆元的算法。特别适合于大数范围的逆元计算，因为传统的逐一求逆元方法，时间复杂度高达O(n^2)，在数据量大时效率非常低。而线性求逆元模版则能以...
P3811 【模板】模意义下的乘法逆元 题解
yaosichengalpha的博客
07-30 657
P3811 【模板】模意义下的乘法逆元 题解
如何O(n)预处理逆元
08-16
// 假设需要计算1~10的逆元 precompute_inv(n); for (int i = 1; i <= n; ++i) { cout [" ] = " [i] ; } return 0; } ``` #### 代码说明 - `MOD` 是模数，通常是一个大质数。 - `precompute_inv(n)` 函数...
O(n)时间求出1~n对模MOD的逆元
whyorwhnt的专栏
02-13 4537
转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272375.html 新学的一个求逆元的方法： inv[i] = ( MOD - MOD / i ) * inv[MOD%i] % MOD 证明： 设t = MOD / i , k = MOD % i 则有 t * i + k == 0 % MOD 有 -t * i == k % MOD
O(N) 求 1~N 逆元 模板及证明
Felix-Lee的博客
11-02 9859
O(N) 求 1~N 逆元 模板及证明 Solutioninv[i]=(mo−mo / i)∗inv[mo % i] % moinv[i] = (mo-mo\ /\ i ) * inv[mo\ \%\ i]\ \%\ mo证明：设 t=mo / it=mo\ /\ i ,k=mo % ik=mo\ \%\ i ，则有：t∗i+k≡0 (mod mo)t*i+k≡
乘法逆元的几种求法总结
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STcyclone的博客
07-31 1万+
乘法逆元对于缩系中的元素，每个数a均有唯一的与之对应的乘法逆元x，使得ax≡1(mod n) 一个数有逆元的充分必要条件是gcd(a,n)=1，此时逆元唯一存在 逆元的含义：模n意义下，1个数a如果有逆元x，那么除以a相当于乘以x。下面给出求逆元的几种方法1 循环找解法给定模m和需要求逆的数x，直接暴力枚举1~m-1 检查是否有x*i=1(mod m)这种算法可以应用与写暴力、对拍、模数较小,
无数种求逆元的方法总结
xuanweiace的博客
07-29 1万+
乘法逆元 对于缩系中的元素，每个数a均有唯一的与之对应的乘法逆元x，使得ax≡1(mod n) 一个数有逆元的充分必要条件是gcd(a,n)=1，此时逆元唯一存在 逆元的含义：模n意义下，1个数a如果有逆元x，那么除以a相当于乘以x。 下面给出求逆元的几种方法： 1.扩展欧几里得 给定模数m，求a的逆相当于求解ax=1(mod m) 这个方程可以转化为ax-my=1 然后套用求二...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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