C++实现大数指数幂算法

C/C++ 专栏收录该内容
¥59.90 ¥99.00
173篇文章

C++实现大数指数幂算法

在数学中,指数幂运算是一种常见的运算,但在计算机中,由于数据精度的限制,当指数或底数过大时,会导致计算结果超过可存储范围,从而导致错误。为了解决这个问题,我们需要对大数的指数幂进行特殊的处理。

本文将介绍一种基于C++的大数指数幂算法,实现过程如下:

  1. 首先定义一个结构体BigNumber,用于存储大数。
struct BigNumber {
    vector<int> digits;
    BigNumber() {}
    BigNumber(long long x) {*this = x;}
    BigNumber(string s) {*this = s;}
    BigNumber& operator = (long long x) {
        digits.clear();
        do {
            digits.push_back(x % base);
            x /= base;
        } while (x);
        return *this;
    }
    BigNumber& operator = (const string& str) {
        digits.clear();
        for (int i = str.size() - 1; i >= 0; i -= width) {
            int x = 0;
            for (int j = max(0, i - width + 1); j <= i; j++) x = x * 
指数计算 C++ 指数计算 7 月 1 日是建党日,从 1921 年到 2020 年,Communist Party of China已经带领中国人民走过了 99 年。 请计算:7 ^ 2020 mod 1921,其中 A mod B 表示 A 除以 B 的余数。 #include <iostream> using namespace std; //递归求解 int power(int b, int p, int s){ if(p != 0) return (b*power(b,p-1,s)%s); e 阅读详情

相关推荐

C++各个数据类型

C++数据类型-整数 C++目前分为两种整型,一种无符号整型一种有符号整型。 有符号整形: 数据类型 占用空间 取值范围 short 占用2字节 ) int 占用4字节 long windows下占用4字节,Linux下4字节(32位),8字节(64位) longlong 占用8字节 short int long longlong ...

北风吹啊吹啊 1251

C++大数指数幂算法实现:从快速幂到Karatsuba乘法优化

在计算机科学中,高精度计算是处理超出标准数据类型范围的数值运算的基础技术,其核心原理在于通过数组或字符串等数据结构模拟手工计算过程。快速幂算法利用指数二进制分解,将乘方运算复杂度从O(n)降至O(log n),是提升计算效率的关键技术。结合Karatsuba分治乘法,可进一步优化大数乘法性能,实现时间复杂度约为O(n^1.585)的加速。这些算法在密码学、金融计算和科学仿真等需要处理超大整数幂运算的场景中具有重要价值。本文通过C++实现,详细探讨了如何构建高效的大数指数幂计算库,并深入分析了快速幂与Kara

weixin_29587015的博客 279

C++ 大数的指数幂实现算法

在C++中,当需要计算大数的指数幂时,我们需要使用一种高效的算法来处理。由于大数的特点是超出了内置数据类型的表示范围,我们需要使用自定义的数据结构来表示和操作大数。函数中,我们采用了传统的竖式乘法的思想,将大数拆分为各个位数进行相乘,并按照进位规则进行计算。最终得到的结果保存在一个存储大数的。通过以上算法,我们可以实现在C++中计算大数的指数幂。这样的算法可以处理超出内置数据类型表示范围的大数,并得到正确的结果。然后使用循环将大数连续相乘,实现指数幂的计算。上述代码实现了一个可以计算大数的指数幂的函数。

HackVibe的博客 295

C++power for huge numbers 大数的指数幂实现的算法((附完整源码))

C++power for huge numbers 大数的指数幂实现的算法C++power for huge numbers 大数的指数幂实现的算法完整源码(定义,实现,main函数测试) C++power for huge numbers 大数的指数幂实现的算法完整源码(定义,实现,main函数测试) #include <iostream> #define MAX 100000 int multiply(int x, int res[], int res_size) { // Init

希望我的博客,能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题 762

C++ 超大数加减乘除幂计算

vs2010, VC++, 超级大数的加法、减法、乘法、除法和幂计算

五.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之五: 编写自己的EKF替换robot_pose_ekf中EKF滤波器

本系列文章主要介绍如何在工程实践中使用卡尔曼滤波器,分五个小节介绍: 一.卡尔曼滤波器开发实践之一: 五大公式 二.卡尔曼滤波器开发实践之二: 一个简单的位置估计卡尔曼滤波器 三.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之三: 基于三个传感器的海拔高度数据融合 四.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之四: ROS系统位姿估计包robot_pose_ekf详解 五.卡尔曼滤波器(EKF)开发实践之五: 编写自己的EKF替换robot_pose_ekf中EKF滤波器 也就是本文 ...

okgwf的博客 4138

Dify+MCP Server打造禅道AI智能助手

Dify AI与MCP Server结合打造的禅道AI智能助手,实现了项目管理智能化升级。该方案通过大语言模型和自动化工作流,提供四大核心功能:1)自动化报表生成,支持多维度数据统计与可视化;2)禅道系统管理操作,简化产品/项目/任务管理流程;3)基于知识库的智能问答系统;4)数据库灵活查询与可视化输出。系统采用分层架构,通过MCP协议实现AI与数据源解耦,解决了传统禅道在数据孤岛、工具碎片化等问题。实际应用验证了其在用户管理、任务创建、Bug处理等场景的高效性,显著提升了项目管理效率。

oNew_Lifeo的博客 1709

DO-254标准详解:航空电子硬件设计保证指南全方位解析

RTCA DO-254, 也被称为《机载电子硬件设计保证指南》,是航空电子硬件设计和验证中的关键标准,旨在为确保机载电子硬件的安全性提供设计保证。自2000年首次发布以来,DO-254就成为了民航和军用飞机中电子硬件设计认证的基准文件。随着航空硬件技术的进步和日益复杂化,确保硬件设计的准确性、可靠性和安全性变得至关重要。本标准是由RTCA和EUROCAE共同开发的,适用于涉及机载硬件的航空公司、飞机制造商、供应商和认证机构。

qq_41854911的博客 3682

手把手教你学Simulink--电机电磁兼容与可靠性​场景示例:基于Simulink的电机轴电压与轴电流抑制仿真

本文带你完成了电机轴电压与轴电流抑制的Simulink仿真,实现了:✅ 揭示了共模电压 → 寄生电容 → 轴电压 → 轴承电蚀的完整链路✅ 搭建了含寄生参数的高频电机等效模型共模电压最小化PWM(源头抑制)dv/dt滤波器(路径阻断)轴接地(终端泄放) ✅ 通过仿真验证了轴电压从68 V降至<3 V的显著效果 ✅ 为高可靠性电机系统提供低成本、高效益的轴承保护方案。

MHD0815的博客 317

Google Earth Engine(GEE)——将sentinel - 2影像所有波段重采样到10m分辨率 (resample 和 projection的使用)

影像重投影是将一个影像从一个坐标系投影到另一个坐标系的过程。这通常涉及到将像素从一个平面坐标系变换到另一个平面坐标系。这可以用于许多应用中,例如建立数字高程模型(DEM)和地图制图。影像重投影通常需要进行数学计算,包括转换矩阵和插值算法,以确保像素值的准确性和精度。这次我们将对哨兵2好数据中20m分辨率的波段,重采样到10m分辨率中,然后同一参与计算。

此星光明博客 3110

2026华为OD机考双机位C卷++ 双机位B卷 + 双机位A卷 + 2025C/B/A卷+ 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ

2025华为OD机考双机位C卷++ 双机位B卷 + 双机位A卷 + 2025C/B/A卷+ 往年真题 - 题库目录分值说明 + 考点说明+在线OJ

算法大师! 5万+

【常见开源库的二次开发】基于openssl的加密与解密——openssl认识与配置(一)

OpenSSL 是一个开源的软件库,它提供了一系列加密工具和协议,主要用于实现安全通信,如在网络上的数据传输。它支持多种加密算法,包括对称加密、非对称加密、散列函数、伪随机数生成器、数字签名、密钥交换以及证书管理等。

嵌入式技术开发 4162

Electron - Electron failed to install correctly, please delete node_modules/electron and try install

Electron安装失败:Electron failed to install correctly, please delete node_modules/electron and try installing again,electron安装报错:Electron failed to install correctly...解决方案,Electron 未能正确安装,请删除 node_modules/electron,然后再次尝试安装,如何解决这个问题,手把手教你解决,在yarn dev时报错,electr

🏆 前端领域优质创作者 4369

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

上一篇: Boost异步UDP回显服务器实现
下一篇: C语言位运算:掌握二进制 bit 操作技巧,实现高效编程
普通网友
博客等级 码龄3年 105粉丝 492原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值