快速幂与费马小定理与组合数

本文深入探讨了快速幂算法的实现与应用,包括同余除法、逆元求解、费马小定理的应用,以及如何通过矩阵快速幂优化算法解决复杂问题。通过具体示例,如牛客网挑战赛题目、Hrbust1140和石油大学oj6016,详细讲解了算法的优化技巧与实战经验。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <queue>
#include <vector>
#include <math.h>
using namespace std;
long long int QPow(long long int a,long long int x){
    if(x == 0){return 1;}
    if(x == 1){return a;}
    long long int ans = QPow(a,x / 2);
    if(x % 2 == 0){return ans * ans;}
    return ans * ans * a;
}

int main(){
    long long int a,b;
    while(scanf("%lld%lld",&a,&b) != EOF){
        long long int ans = QPow(a,b);
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}

算法时间复杂度O(logN)。

牛客网WannaFly挑战赛11.B——白兔的式子

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/73/B
来源:牛客网

题目描述

已知 f[1][1]=1,f[i][j]=a*f[i-1][j]+b*f[i-1][j-1](i>=2,1<=j<=i)。
对于其他情况f[i][j]=0

有T组询问,每次给出a,b,n,m,求f[n][m] mod (998244353)

输入描述:

第一行为一个整数T,表示询问个数。
接下来一共T行,每行四个整数a,b,n,m。

输出描述:

一共T行,每行一个整数,表示f[n][m] mod (998244353)
示例1

输入

2
2 3 3 3
3 1 4 1

输出

9
27

备注:

T<=100000

1<=m<=n<=100000

0<=a,b<=109

 

同余除法,求逆元,费马小定理,快速幂,阶乘预处理

费马小定理:一个数a,一个质数p。a的逆元是a^(p - 2)。

AC代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<vector>
#include<cstring>
#include<math.h>
using namespace std;
long long int Mod = 998244353;
long long int A[200050];
long long int P[200050];

long long int QPow(long long int a,long long int x){
    if(x == 0){return 1;}
    if(x == 1){return a;}
    long long int ans = QPow(a,x / 2);
    if(x % 2 == 0){return ans * ans % Mod;}
    return ans * ans % Mod * a % Mod;
}

void init(){
    A[0] = 1;
    A[1] = 1;
    for(int i = 2;i <= 200000;i ++){
        A[i] = i * A[i - 1] % Mod;
    }
    P[0] = 1;
    P[100000] = QPow(A[100000],Mod - 2);
    for(int i = 99999;i >= 1;i --){
        P[i] = P[i + 1] * (i + 1) % Mod;
    }
}

int main()
{
    int T;
    init();
    scanf("%d",&T);

    while(T --){
        long long int a,b,n,m;
        scanf("%lld%lld%lld%lld",&a,&b,&n,&m);
        if(m > n){printf("0\n");}
        else{
            long long int ans = A[n - 1] * P[m - 1] % Mod * P[n - m] % Mod * QPow(a,n - m) % Mod * QPow(b,m - 1) % Mod;
            printf("%lld\n",ans);
        }
/*
        printf("%lld\n",A[n - 1]);
        printf("%lld\n",QPow(A[m - 1],Mod - 2));
        printf("%lld\n",QPow(A[n - m],Mod - 2));
        printf("%lld\n",QPow(a,n - m));
        printf("%lld\n",QPow(b,m - 1));
*/
    }

    return 0;
}

提交的过程中,一开始将ans分成两部分再乘到一起,WA了无数发,后来放到一起就神奇的过了。不知道为啥= =

 

 

 

 

Hrbust 1140

题目大意:

  给a,b(2000000000以内),求出a^b在进行策略。

  策略为将所有数字加到一起,循环至一位数。

  如12345 = 1+2+3+4+5 = 15 = 1+6 = 7。

题意分析:

  矩阵快速幂无需多说,重要的是该模多少。

  有一个推论 设 abcde为一个整数,a+b+c+d+e = n,则n%9 = abcde % 9。

  推理如下:

    a + b + c + d + e = 9999a + a + 999b + b + 99c + c + 9d + d + e = abcde。

AC代码:

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <queue>
#include <vector>
#include <math.h>
#define llt long long
using namespace std;

long long int Mod = 9;
long long int QPow(long long int a,long long int x){
    if(x == 0){return 1;}
    if(x == 1){return a;}
    long long int ans = QPow(a,x / 2);
    if(x % 2 == 0){return ((ans % Mod) * (ans % Mod)) % Mod;}
    return ((ans % Mod) * (ans % Mod) % Mod * a % Mod) % Mod;
}

int main(){
    long long int a,b;
    while(scanf("%lld%lld",&a,&b) != EOF){
        long long int ans = QPow(a,b);
        if(a == 0){ans = 0;}
        else if(ans == 0){ans = 9;}
        printf("%lld\n",ans);
    }


    return 0;
}
    

 

 

 

 

 

 

石油大学oj 6016

题目要求 给n(3,1e9),k(3,1e6),求C(n,k) + ... + C(n,n)。

因为k<<n,应求2^n - C(n,0) - C(n,1) - ... - C(n,k - 1)。

主要坑点在于如何处理负数,加上modd再模一次即可。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

long long int ans = 1;
long long int modd = 1e9 + 7;
long long int QPow(long long int a,long long int x){
    if(x == 0){return 1;}
    if(x == 1){return a;}
    long long int ans = QPow(a,x / 2);
    if(x % 2 == 0){return ans * ans % modd;}
    return ans * ans % modd * a % modd;
}

long long int _p(long long int x){
    return QPow(x,modd - 2);
}

void C(long long int n,long long int k){
    long long int t1 = n;
    long long int t2 = 1;
    long long int a = n;
    long long int b = 1;
    for(long long int i = 1;i < k;i ++){
        ans = (ans - a * _p(b) % modd + modd) % modd;
        //printf("A %lld\n",ans);
        //printf("M %lld\n",a * _p(b) % modd);
        t1 --;t2 ++;
        a = a * t1 % modd;
        b = b * t2 % modd;
        //printf("a %lld\nb %lld\n",a,b);
    }
}

int main(){
    long long int n,k;
    while(scanf("%lld%lld",&n,&k)!=EOF){
        if(k > n){printf("0\n");continue;}
        ans = QPow(2,n) - 1;
        C(n,k);
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/love-fromAtoZ/p/8552053.html

### Codeforces 上费马小定理相关的题目及其实现 #### 费马小定理简介 费马小定理指出,如果 $p$ 是质数且 $a$ 不是 $p$ 的倍数,则有: $$ a^{p-1} \equiv 1 \ (\text{mod}\ p) $$ 由此可以推导出,在模 $p$ 下求逆元的方法:对于任意整数 $a$ (满足 $\gcd(a, p) = 1$),其在模 $p$ 意义下的逆元为 $a^{p-2}$。 --- #### 经典题目解析实现 以下是几道经典的 Codeforces 题目以及它们基于费马小定理的解决方法: --- ##### **题目一:Codeforces 1380G** 该题要求计算一系列操作后的结果,并涉及大量取模运算。其中的关键在于利用费马小定理快速求解逆元[^3]。 ###### 解决方案 通过预处理阶乘及其逆元数组,可以在常数时间内完成组合数的查询。下面是完整的代码实现: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; const int MAXN = 3e5 + 5; const LL MOD = 998244353; // 快速幂模板 LL qpow(LL a, LL b){ LL res = 1; while(b){ if(b & 1) res = res * a % MOD; a = a * a % MOD; b >>= 1; } return res; } LL fact[MAXN], inv_fact[MAXN]; void preprocess(){ fact[0] = 1; for(int i=1;i<MAXN;i++) fact[i] = fact[i-1]*i%MOD; inv_fact[MAXN-1] = qpow(fact[MAXN-1], MOD-2); for(int i=MAXN-2;i>=0;i--){ inv_fact[i] = inv_fact[i+1]*(i+1)%MOD; } } // 计算组合数 C(n,k) mod MOD LL comb(LL n, LL k){ if(k > n || k < 0) return 0; return fact[n] * inv_fact[k] % MOD * inv_fact[n-k] % MOD; } int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); preprocess(); // 输入处理... } ``` 此代码片段实现了对阶乘和逆元的预处理功能,从而能够高效地支持后续的大规模组合数计算需求[^3]。 --- ##### **题目二:Advertising Agency (Codeforces Round #697 Div. 3)** 这是一道关于广告公司分配预算的问题,核心思路也是围绕着组合数展开讨论[^4]。 ###### 解决方案 由于直接计算可能会超出计算机所能表达的最大数值范围,因此采用动态规划配合费马小定理间接获取答案成为必然选择之一。下面给出了一种可行的做法: ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=2e5+5,MOD=1e9+7; long long fac[N],inv[N]; vector<int>v; long long power(long long x,long long y){ long long ret=1; while(y){ if(y&1)ret=(ret*x)%MOD; x=x*x%MOD;y>>=1; } return ret; } void precompute(){ fac[0]=fac[1]=1; for(int i=2;i<N;i++)fac[i]=(fac[i-1]*i)%MOD; inv[N-1]=power(fac[N-1],MOD-2); for(int i=N-2;i>=0;i--)inv[i]=(inv[i+1]*(i+1))%MOD; } long long C(int n,int r){ if(r>n||r<0)return 0; return ((fac[n]*inv[r]%MOD)*inv[n-r])%MOD; } int main(){ precompute(); int T,n,m,x,y; scanf("%d",&T); while(T--){ v.clear(); scanf("%d%d%d%d",&n,&m,&x,&y); for(int i=1;i<=n;i++){ int tmp;scanf("%d",&tmp); if(tmp<=y)v.push_back(tmp); } sort(v.begin(),v.end()); long long ans=0; for(int i=v.size();i>0;i--){ if((long long)i*m>x)break; ans+=C(v.size()-i+i-1,i-1); ans%=MOD; } printf("%lld\n",ans); } } ``` 这里不仅包含了基本的幂次方函数定义,还额外加入了针对特定条件筛选有效元素列表的操作步骤。 --- #### 总结 上述两例充分体现了费马小定理在实际竞赛编程中的广泛应用价值——无论是用来加速单步除法操作还是辅助构建更大规模的数据结构模型都极为重要! ---
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