【杭电5363】Key Set

本文介绍了一种利用快速幂运算解决大数幂次方计算的方法,并通过一个具体的编程实例展示了如何在程序中实现该算法。该算法适用于需要高效进行指数运算的场景,尤其是在竞赛编程中面对大数运算的问题。

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#include<stdio.h>
#define N 1000000007
__int64 quickpow(int a,int b) {
    __int64 ans=1,base=a;
    while(b) {
        if(b&1) {
            ans=ans*base%N;
        }
        base=base*base%N;
        b>>=1;
    }
    return ans;
}
int main() {
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--) {
        int n;
        scanf("%d",&n);
        __int64 t;
        t=quickpow(2,n-1)-1;
        printf("%I64d\n",t);
    }
    return 0;
}
[http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5363](http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5363)
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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