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:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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