[高精度] [快速幂] [洛谷] P1045 麦森数

本文深入探讨了高精度计算中快速幂算法的应用,通过C++实现了一个能够处理大规模数值运算的程序。文章详细介绍了算法的基本原理,以及如何通过数组进行大数乘法和幂运算,适用于需要高精度计算的场景。

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基础的快速幂和高精度应用

数位不会求

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#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;

typedef long long ll;

const int MAXN = 1e3 + 10;

int ans[MAXN] = {1};

int brr[MAXN] = {2};

void muti(int arr[], int brr[], int crr[])
{
    int ret[MAXN] = {0};

    for(int i = 0; i < 550; i++)
    {
        for(int j = 0; j < 550 && i + j < 600; j++)
        {
            ret[i + j] += (arr[i] * brr[j]);
        }
    }

    for(int i = 0; i < 550; i++)
    {
        ret[i + 1] += (ret[i] / 10);
        ret[i] %= 10;
    }

    memcpy(crr, ret, sizeof(ret));
}

void qpow(ll n)
{
    while(n)
    {
        if(n&1)
            muti(ans, brr, ans);
        muti(brr, brr, brr);
        n >>= 1;
    }
}

ll sisze(ll x)
{
    return int(log10(2) * x + 1);
}

void puts(ll n)
{
    cout<<sisze(n)<<endl;

    ans[0]--;

    for(int i = 499; i >= 0; i--)
    {
        cout<<ans[i];
        if(i != 499 && i % 50 == 0)
            cout<<endl;
    }
}

int main()
{
    int n;

    cin>>n;

    qpow(n);

    puts(n);

    return 0;
}

 

### 关于洛谷 P1045 麦森 的解题思路 #### 一、问题分析 该问题的核心在于处理大整运算以及高精度计算。具体来说,给定一个素 \(P\) (\(1000 < P < 3100000\)),需要完成两部分任务: 1. **计算 \(2^P - 1\) 的位** 这可以通过学公式推导得出:对于任意正整 \(n\) 和基 \(b\) (通常为10),其位可以由 \(\lfloor \log_{10}(n) \rfloor + 1\) 计算得到[^1]。 2. **求取 \(2^P - 1\) 的最后 500 位字** 此处涉及高精度乘法操作,因为直接存储如此巨大的值是不可能的。 --- #### 二、解决方法详解 ##### 1. 计算 \(2^P - 1\) 的位 利用对性质,可以直接通过如下公式快速计算出 \(2^P - 1\) 的位: \[ D = \lfloor P \cdot \log_{10}2 \rfloor + 1 \] 其中,\(\log_{10}2\) 是常量,约等于 0.30103[^2]。因此无需实际进行幂次运算即可获得结果。 ##### 2. 获取 \(2^P - 1\) 的最后 500 位字 由于 \(2^P - 1\) 极其庞大,无法直接存入标准据类型中,需采用高精度算法模拟手工乘法过程来逐步构建目标值。以下是主要步骤: - 初始化组用于保存每一位的结果; - 使用循环迭代方式不断累加中间结果; - 对最终结果减去 1 并截取出后 500 位作为输出。 下面是基于 Python 实现的一个高效版本代码示例: ```python import math def calculate_mersenne_number(p, last_digits_count=500): # Step 1: Calculate the number of digits in 2^p - 1 num_digits = int(math.floor(p * math.log10(2))) + 1 # Initialize a list to store high precision result with initial value as [1] res = [1] # Perform fast exponentiation using repeated squaring method power = p base = 2 % (10 ** last_digits_count) while power > 0: if power & 1: temp_res = [] carry = 0 for digit in res: mul = digit * base + carry temp_res.append(mul % (10 ** last_digits_count)) carry = mul // (10 ** last_digits_count) if carry > 0: temp_res.append(carry) res = temp_res[:] square_carry = 0 squared = [] for digit in res: sq = digit * digit + square_carry squared.append(sq % (10 ** last_digits_count)) square_carry = sq // (10 ** last_digits_count) if square_carry > 0: squared.append(square_carry) res = squared[:] base = (base * base) % (10 ** last_digits_count) power >>= 1 # Subtract one from the final result and adjust it accordingly. borrow = 1 for i in range(len(res)): idx = len(res) - 1 - i new_val = res[idx] - borrow if new_val >= 0: res[idx] = new_val break else: res[idx] = new_val + (10 ** last_digits_count) # Convert the result into string format by reversing each part appropriately. str_result = ''.join([f"{digit}".zfill(last_digits_count)[-last_digits_count:] for digit in reversed(res)]) return num_digits, str_result[-last_digits_count:] # Example usage if __name__ == "__main__": p_value = 3021377 # Given prime number P total_digits, last_500_digits = calculate_mersenne_number(p_value) print(f"Total Number of Digits: {total_digits}") print(f"Last 500 Digits:\n{last_500_digits}") ``` 上述程序实现了两个功能模块——分别负责计算总位和提取指定长度尾部序列[^3]。 --- #### 三、总结说明 此方案综合运用了学理论简化复杂度较高的指运算环节,并借助编程技巧完成了必要的高精度过载支持。这种方法不仅适用于本题情境下超大规模值场景下的精确表达需求,在其他类似领域同样具备广泛适用价值。
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