Sicily 2501. 算算式

本文介绍了如何运用费马小定理解决在数学计算中遇到的大数幂运算求模问题,通过周期性的观察和简化计算步骤,实现高效求解。

        题目概述:S = n^1 + n^2 + n^3 +...... + n^k,已知nk,求S除以9901的余数。

        根据费马小定理:假如p是质数,且(ap)=1(即ap互质),那么 a^(p-1) ≡1(mod p)。可知9901是质数,所以n^9900%9901=1,即存在:

        ( n^ (9900+m)) % 9901 = ( n^9900 * n^m ) % 9901 =  ( n^9900 % 9901 * n^m ) % 9901 = n^m % 9901

        以此类推,以9900为一个周期,故原问题变为:

        n^1 + n^2 + n^3 +...... + n^k mod 9901 =((n^1 + ... + n^9900)(k/9900+(n^1 + ... + n^(k% 9900)) ) mod9901

       data[i]n的前i次方之和模除9901的结果,而

       n的前i次方之和 = n的前i-1次方之和 * n + n;

       则data[i] = ( n * data[i-1] +data[1] ) % 9901,代码如下:

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       Submit Time: 2013-03-2523:38:23

// Problem#: 2501
// Submission#: 1987366
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// URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
// All Copyright reserved by Informatic Lab of Sun Yat-sen University
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
    int n, k;
    int data[ 9901 ];

    cin >> n >> k;
    data[ 1 ] = n % 9901;
    for ( int i = 2; i < 9901 && i <= k; i++ )
        data[ i ] = ( n * data[ i - 1 ] + data[ 1 ] ) % 9901;
    cout << ( data[ 9900 ] * ( k / 9900 ) + data[ k % 9900 ] ) % 9901 << endl;

    return 0;

}                                 


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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