POJ 1995 Raising Modulo Numbers(快速幂)

本文介绍了一种快速幂运算的C++实现方法,通过使用快速幂算法,可以高效地计算大数的幂次方并取模。适用于数学、算法等领域。

Description
给出A1,…,AH,B1,…,BH以及M,求(A1^B1+A2^B2+ … +AH^BH)mod M.
Input
第一行为用例组数T,每组用例第一行为一个整数M,第二行为一个整数H,之后H行每行两个整数Ai和Bi
Output
输出给出公式的值
Sample Input
3
16
4
2 3
3 4
4 5
5 6
36123
1
2374859 3029382
17
1
3 18132
Sample Output
2
13195
13
Solution
快速幂裸题
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll mod_pow(ll a,ll b,ll p)
{
    ll ans=1ll;
    a%=p;
    while(b)
    {
        if(b&1)
        ans=(ans*a)%p;
        a=(a*a)%p;
        b>>=1;
    } 
    return ans;
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        ll M,a,b,ans=0ll;
        scanf("%lld",&M);
        int H;
        scanf("%d",&H);
        while(H--)
        {
            scanf("%lld%lld",&a,&b);
            ans=(ans+mod_pow(a,b,M))%M;
        }
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}
### 关于POJ 1995问题的快速幂C++实现 对于POJ 1995问题,其核心在于通过矩阵快速幂算法高效解决大规模数据下的指数运算。以下是基于引用材料中的相关内容构建的一个完整的解决方案。 #### 矩阵快速幂的核心逻辑 矩阵快速幂是一种高效的计算方式,在处理线性递推关系时尤为有效。例如斐波那契数列可以通过构造特定的转移矩阵来加速计算[^4]。具体来说,给定一个初始状态向量和一个转移矩阵,经过若干次幂运算后可获得目标状态。 以下是一个通用的矩阵快速幂模板: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 2; // 定义矩阵大小 struct Matrix { long long m[N][N]; }; // 矩阵乘法函数 Matrix multiply(const Matrix& a, const Matrix& b) { Matrix c; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { c.m[i][j] = 0; for (int k = 0; k < N; ++k) { c.m[i][j] += a.m[i][k] * b.m[k][j]; c.m[i][j] %= 10000; // 取模操作 } } } return c; } // 快速幂函数 Matrix fastPower(Matrix base, long long exp) { Matrix result; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { result.m[i][j] = (i == j); } } while (exp > 0) { if (exp % 2 == 1) { result = multiply(result, base); } base = multiply(base, base); exp /= 2; } return result; } int main() { long long n; cin >> n; // 初始化转移矩阵 Matrix trans; trans.m[0][0] = 0; trans.m[0][1] = 1; trans.m[1][0] = 1; trans.m[1][1] = 1; // 计算结果矩阵 if (n == 0 || n == 1) { cout << 1 << endl; } else { Matrix res = fastPower(trans, n - 1); // 初始状态向量 long long fib_prev = 1; long long fib_curr = 1; // 输出结果 cout << (res.m[0][0] * fib_prev + res.m[0][1] * fib_curr) % 10000 << endl; } return 0; } ``` 此代码实现了针对斐波那契数列的大规模项求解功能,并采用了取模`%10000`的操作以满足题目需求。其中的关键部分包括矩阵乘法、快速幂以及状态转移的设计[^3]。 #### 特殊注意点 在实际提交过程中需要注意以下几个方面: - **大数组定义**:如果涉及更大的矩阵或者更复杂的动态规划表,则需特别留意内存分配的位置及其范围限制[^2]。 - **时间复杂度控制**:尽管快速幂本身具有较低的时间复杂度O(log n),但在极端情况下仍需验证是否存在进一步优化空间。 - **边界条件处理**:如输入为较小数值时直接返回已知答案而非进入循环计算流程。
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