Codeforces Beta Round #17 D. Notepad

本文提供了一道来自 CodeForces 平台编号为 17D 的题目解决方案。该题要求计算特定数学表达式的模运算结果,并采用指数循环节和欧拉函数来优化大数幂运算过程。

原题:http://codeforces.com/contest/17/problem/D

题意:求[ ( b - 1 ) * b^( n - 1 ) ] % c,如果ans = 0, 则ans = c;

思路:指数循环节 —— (其中Φ 为欧拉函数);


#include<bits/stdc++.h>
#define ll __int64
using namespace std;
const int maxn = 1e6+5;
char B[maxn], N[maxn];
ll c;

ll Euler(ll n)
{
    ll ret = n;
    for(ll i = 2;i<=(ll)sqrt(n);i++)
    {
    	if(n%i == 0)
    	{
        	ret = ret/i*(i-1);
        	while(n%i == 0)
         		n /= i;
    	}
	}
    if(n>1)
    	ret = ret/n*(n-1);
    return ret;
}

ll Quick_pow(ll x, ll y, ll k)
{
    ll ret = 1;
    while(y > 0)
    {
          if(y & 1) ret = (ret*x)%k;
          y = y >> 1 ;
          x = (x*x)%k;
    }
    return ret;
}

int main(){
    scanf("%s%s%I64d", B, N, &c);
    int lenb = strlen(B);
    ll b = 0;
    for(int i = 0;i<lenb;i++){
        int x = B[i]-'0';
        b = (b*10+x)%c;
    }
    if(b == 0)  b = c;
    ll tmp = Euler(c);
    int lenn = strlen(N);
    ll n = 0;
    bool flag = false;
    for(int i = 0;i<lenn;i++){
        int x = N[i]-'0';
        n = n*10+x;
        if(n >= tmp)    flag = true;
        n %= tmp;
    }
    ll m = n%tmp+tmp;
    ll pp;
    if(flag)    pp = Quick_pow(b, m-1, c);
    else    pp = Quick_pow(b, n-1, c);
    ll ans = ((b-1)*pp)%c;
    if(ans == 0)    ans = c;
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}


内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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