【poj2417】Discrete Logging

CH592F RISC-V蓝牙LED灯设计:WS2812B驱动与微信小程序控制 蓝牙低功耗(BLE)是嵌入式物联网设备主流无线通信技术,其核心在于协议栈轻量化、射频稳定性与外设协同调度。基于RISC-V内核的蓝牙SoC(如CH592F)凭借高集成度、低待机电流和免外部巴伦的射频设计,显著降低硬件复杂度与BOM成本;而WS2812B作为单线级联RGB LED,依赖微秒级精准时序,需借助定时器+DMA机制规避CPU干预,保障动态效果流畅性。该方案融合电容触摸交互、GATT服务自定义与微信小程序标准Bluetooth API对接,适用于智能照明、DIY彩灯及教学实践等场景,是BLE+LED实 阅读详情

Time Limit: 5000MS Memory Limit: 65536K

Description

Given a prime P, 2 <= P < 231, an integer B, 2 <= B < P, and an integer N, 1 <= N < P, compute the discrete logarithm of N, base B,modulo P. That is, find an integer L such that B^L == N (mod P)

Input

Read several lines of input, each containing P,B,N separated by a space.

Output

For each line print the logarithm on a separate line. If there are several, print the smallest; if there is none, print “no solution”.

Sample Input

5 2 1
5 2 2
5 2 3
5 2 4
5 3 1
5 3 2
5 3 3
5 3 4
5 4 1
5 4 2
5 4 3
5 4 4
12345701 2 1111111
1111111121 65537 1111111111

Sample Output

0
1
3
2
0
3
1
2
0
no solution
no solution
1
9584351
462803587

Solution

一道BSGS模板题啦,留作纪念……

Code

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod=76543;
ll P,B,N,ans,top,hs[mod],id[mod],Last[mod],Next[mod];
void Insert(ll x,ll y)
{
    ll z=x%mod;
    hs[++top]=x,id[top]=y,Next[top]=Last[z],Last[z]=top;
}
ll Find(ll x)
{
    ll z=x%mod;
    for(ll i=Last[z];i;i=Next[i])
        if(hs[i]==x) return id[i];
    return -1;
}
ll BSGS(ll a,ll b,ll c)
{
    if(b==1) return 0;
    ll m=ceil(sqrt(c)),j=1,t=1,k;
    for(ll i=0;i<m;i++,j=j*a%c) Insert(j*b%c,i);
    for(ll i=m;i<=c;i+=m)
        if(~(k=Find(t=t*j%c))) return i-k;
    return -1;
}
int main()
{
    while(~scanf("%lld%lld%lld",&P,&B,&N))
    {
        top=0,memset(Last,0,sizeof(Last));
        ans=BSGS(B,N,P);
        if(~ans) printf("%lld\n",ans);
        else puts("no solution");
    }
    return 0;
}
Anomalies,Factors,andMultiFactorModels 转 Anomalies, Factors, and Multi-Factor Models 作者:石川,量信投资创始合伙人,清华大学学士、硕士,麻省理工学院博士;精通各种概率模型和统计方法,擅长不确定性随机系统的建模及优化。知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/mitcshi。未经授权,严禁转载。 摘要:本文解释了异象、因子以及多因子模型的区别和联系;梳理了从异象到因子再... 阅读详情

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