Super A^B mod C 快速幂+欧拉降幂 C++语言

本文介绍了如何使用C++结合快速幂和欧拉降幂算法解决超大数乘法模运算的问题。在面对ABmodC的计算时,当B的值极大,单纯快速幂无法满足时间复杂度要求,文章详细解释了欧拉降幂的作用,并给出了算法的代码实现,帮助理解如何高效地计算此类问题。


一.题目来源

http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=1759

二.题目大意

求解 A B   m o d   C {A^B}\bmod C ABmodC的结果(1<=A,C<=1000000000,1<=B<=10^1000000)

三.解题思路

显然直接计算会超时。在遇到 A B A^B AB时,我们一般会想到用快速幂算法(log(n))来快速求解,但这题当中B的值可以是10^1000000,这个数字很大很大,远超long long的最大取值。单纯靠快速幂算法也无法满足题目的时间要求,因此再引入欧拉降幂算法来进一步加速计算。

四、算法介绍

1.快速幂

代码如下:

#define ll long long
ll fastpow(int a,int n){
   
    //计算a^n 
	ll ans=1;
	while(n){
   
   
		if(n&1) ans=ans*a; //n&1 判断此时以二进制表示的n的末位是否为1
		n>>=1; //以二进制表示的n整体往右移动一位,高位补0,低位舍去
		a=(ll)a*a;
	}
	return ans;
}

模拟示例

计算 3 9 3^9 39,对照代码中a=3,n=9(二进制表示为1001)

  1. 第一轮while循环:n&1=9&1=1,ans=ans×a=1×3=3 ,n=(100)D=4,a=a×a=9
  2. 第二轮while循环:n&1=4&1=0,ans不变,n=(10D)=2,a=a×a=81
  3. 第三轮while循环:n&1=2&1=0,ans不变,n=(1D)=1,a=a×a=6561
  4. 项目3.第四轮while循环:n&1=1&1=1,ans=ans×a=3×6561=19683,n=(0D)=0,a=a×a= 656 1 2 6561^2
### 欧拉降幂算法概述 欧拉降幂是一种用于解决指数运算中底数较大而指数非常大的问题的技术。其核心思想在于利用欧拉定理简化计算过程,从而降低复杂度并提高效率。 #### 数学基础 欧拉定理指出,在满足 \( \gcd(a, m) = 1 \) 的条件下,有如下关系成立: \[ a^{\phi(m)} \equiv 1 \ (\text{mod} \ m), \] 其中 \( \phi(m) \) 是欧拉函数,表示小于等于 \( m \) 且与 \( m \) 互质的整数个数[^2]。 基于此理论,当面对形如 \( a^n \mod m \) 的问题时,可以通过将指数 \( n \) 替换为其对 \( \phi(m) \) 取模后的值来减少计算量。具体而言, \[ a^n \mod m = a^{(n \mod \phi(m))} \mod m. \] 需要注意的是,上述结论仅适用于 \( \gcd(a, m) = 1 \)[^3]的情况;若两者不互素,则需进一步分析具体情况。 #### 实现细节 以下是采用C++语言编写的欧拉降幂实现代码: ```cpp #include <bits/stdc++.h> #define int long long const int MOD = 1e9 + 7; using namespace std; // 快速幂模板 int fast_pow(int base, int exp){ int result = 1 % MOD; // 初始化结果为1取模MOD while(exp > 0){ if (exp & 1LL) { // 如果当前位为1 result = (__int128(result) * base) % MOD; // 使用__int128防止溢出 } base = (__int128(base) * base) % MOD; // 平方基数 exp >>= 1; // 移除最低位 } return result; } // 计算欧拉函数φ(x) int euler_phi(int x){ int res = x; for(int i=2;i*i<=x;i++){ if(x % i == 0){ res -= res / i; while(x % i == 0)x /= i; } } if(x>1)res -= res/x; return res; } signed main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(NULL); int A,B,M; cin>>A>>B>>M; // 特殊情况处理:如果M为1,任何数对其取模都为0 if(M == 1){ cout<<0<<"\n"; return 0; } // 当GCD(A,M)!=1时需要特殊考虑,这里省略部分逻辑 // 否则按照常规流程执行 int Phi_M=euler_phi(M); // 获取φ(M) // B可能极大,因此先将其缩小至合理范围 int reduced_B=B%(Phi_M); // 输出最终结果 cout<<fast_pow(A,reduced_B)%M<<"\n"; return 0; } ``` 该程序首先定义了一个`fast_pow()`函数用来高效完成幂次运算,并提供了辅助工具`euler_phi()`以计算任意正整数对应的欧拉数值。随后主函数读入三个参数\(a\)、\(b\)以及模数\(m\),并通过调用前述组件实现了完整的欧拉降幂操作[^4]。 ### 注意事项 尽管上述方法有效解决了大部分场景下的需求,但在某些特定情况下仍可能存在局限性。例如当模数本身具有较高幂次形式(比如完全由某个单一因子构成),可能会导致递归过程中无法正常缩减规模等问题[^3]。
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