LeetCode 372. Super Pow (快速幂取模)

本文介绍了一种解决超级幂运算求模问题的方法。通过使用快速幂算法进行优化,可以在短时间内计算出 a 的 b 次方对 1337 取模的结果,即使当指数 b 非常大时也不例外。文章提供了具体的实现代码,包括快速幂计算和最终的 superPow 函数。

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Your task is to calculate ab mod 1337 where a is a positive integer and b is an extremely large positive integer given in the form of an array.

Example1:

a = 2
b = [3]

Result: 8

Example2:

a = 2
b = [1,0]

Result: 1024

题目链接:https://leetcode.com/problems/super-pow/

题目分析:ans = ans^10 + qpow(a, b[i])

public class Solution {
    
    public static final int MOD = 1337;
    
    public int qpow(int x, int n) {
        int res = 1;
        x %= MOD;
        while (n > 0) {
            if ((n & 1) == 1) {
                res = (res * x) % MOD;
            }
            x = (x * x) % MOD;
            n >>= 1;
        }
        return res;
    }
    
    public int superPow(int a, int[] b) {
        int ans = 1, len = b.length;
        for (int i = 0; i < len; i ++) {
            ans = (qpow(ans, 10) * qpow(a, b[i])) % MOD;
        }
        return ans;
    }
}


<think>好的,我现在需要帮助用户了解快速幂算法的实现和应用。首先,我要回忆一下快速幂的基本原理,然后结合操作来解释。根据用户提供的引用内容,特别是引用[3]中的代码,可以知道快速幂的关键步骤是通过循环将指数分解为二进制,并利用运算的性质来减少计算量。 首先,我应该解释快速幂算法的核心思想,可能包括分治策略和二进制分解。然后,详细说明实现步骤,比如如何将指数n逐步减半,处理奇偶情况,以及每一步都进行操作以防止数值溢出。接着,给出一个具体的代码示例,比如C++的实现,这样用户可以直接参考板。 然后,需要考虑应用场景,用户提到的LeetCode题目是一个例子,这里需要说明在组合数计算或大数问题中快速幂的重要性。此外,还要提到其他常见应用,比如密码学中的RSA算法,或者动态规划中的优化步骤。 用户可能还关心为什么需要,这时候要解释大数计算中的溢出问题,以及运算在题目或实际应用中的必要性。此外,可能需要比较传统幂运算和快速幂的时间复杂度差异,强调O(log n)的优势。 在组织回答时,要确保结构清晰,分点说明实现步骤、板代码、应用场景和示例分析。同时,检查引用内容是否正确,比如引用[3]中的代码是否适合作为板,是否有必要进一步解释代码中的位运算操作,比如n&1和n>>=1的作用。 最后,生成相关问题时要围绕快速幂的优化、与其他算法的结合、不同编程语言的实现差异,以及具体的LeetCode题目应用。确保问题能够引导用户深入理解该算法的各个方面。</think>### 快速幂算法详解 #### 一、算法核心思想 快速幂结合了**快速幂算法**和**运算性质**,用于高效计算形如$(a^b) \mod m$的表达式。其时间复杂度为$O(\log b)$,相比传统循环乘法$O(b)$显著提升效率[^2]。 #### 二、实现步骤 1. **初始化结果**:设$res=1$,用于存储最终结果 2. **循环处理指数**: - **当指数为奇数**:先乘底数并,即$res = (res \times a) \mod m$ - **底数平方**:将$a$更新为$(a \times a) \mod m$ - **指数折半**:通过右移运算$b = b >> 1$ 3. **终止条件**:当指数$b=0$时结束循环 #### 三、C++板代码 ```cpp typedef long long ll; ll fast_pow_mod(ll a, ll b, ll mod) { ll res = 1; while (b > 0) { if (b & 1) // 判断奇偶性 res = (res * a) % mod; a = (a * a) % mod; // 底数平方 b >>= 1; // 指数折半 } return res; } ``` #### 四、应用场景 1. **密码学**:RSA加密中的大数幂运算[^3] 2. **组合数学**:计算组合数$C(n,k) \mod p$时配合逆元使用 3. **算法竞赛**:处理大数溢出问题(如LeetCode 1498题的子序列计数)[^4] 4. **动态规划优化**:矩阵快速幂求解递推关系 #### 五、LeetCode应用示例 以**LeetCode 1498**为例,题目要求计算满足条件的子序列数目。解题时需要: 1. 对数组排序后确定有效区间 2. 使用组合数公式$2^{(j-i)}$计算子序列数量 3. 通过快速幂避免数值溢出 关键代码片段: ```cpp for (int i = 0; i < n; ++i) { while (j < n && nums[i] + nums[j] <= target) j++; ans = (ans + fast_pow_mod(2, j - i - 1, MOD)) % MOD; } ``` #### 六、运算性质 快速幂依赖以下数学性质: $$(a \times b) \mod m = [(a \mod m) \times (b \mod m)] \mod m$$ 这使得每一步计算都能控制数值范围,防止溢出。
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