UVA 10006 - Carmichael Numbers(快速幂取模)

本文介绍了一种利用快速幂算法检测Carmichael数的方法。Carmichael数是一类特殊的合数,它们能通过费马小定理的检验,这使得传统的素性检验方法失效。文章提供了一个C语言实现的例子,展示了如何通过快速幂算法高效地识别这类数。

  Carmichael Numbers 

An important topic nowadays in computer science is cryptography. Some people even think that cryptography is the only important field in computer science, and that life would not matter at all without cryptography. Alvaro is one of such persons, and is designing a set of cryptographic procedures for cooking paella. Some of the cryptographic algorithms he is implementing make use of big prime numbers. However, checking if a big number is prime is not so easy. An exhaustive approach can require the division of the number by all the prime numbers smaller or equal than its square root. For big numbers, the amount of time and storage needed for such operations would certainly ruin the paella.

However, some probabilistic tests exist that offer high confidence at low cost. One of them is the Fermat test.

Let a be a random number between 2 and n - 1 (being n the number whose primality we are testing). Then, n is probably prime if the following equation holds: 

\begin{displaymath}a^n \bmod n = a\end{displaymath}

If a number passes the Fermat test several times then it is prime with a high probability.

Unfortunately, there are bad news. Some numbers that are not prime still pass the Fermat test with every number smaller than themselves. These numbers are called Carmichael numbers.

In this problem you are asked to write a program to test if a given number is a Carmichael number. Hopefully, the teams that fulfill the task will one day be able to taste a delicious portion of encrypted paella. As a side note, we need to mention that, according to Alvaro, the main advantage of encrypted paella over conventional paella is that nobody but you knows what you are eating.

Input 

The input will consist of a series of lines, each containing a small positive number  n  (  2 <  n  < 65000). A number  n  = 0 will mark the end of the input, and must not be processed.

Output 

For each number in the input, you have to print if it is a Carmichael number or not, as shown in the sample output.

Sample Input 

1729
17
561
1109
431
0

Sample Output 

The number 1729 is a Carmichael number.
17 is normal.
The number 561 is a Carmichael number.
1109 is normal.
431 is normal.



============================

快速幂+素数判断


#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

int prime(int x)
{
    for(int i=2;i*i<=x;i++)
    {
        if(x%i==0) return 0;
    }
    return 1;
}

long long quick_mod(long long a,long long b,long long m)
{
    long long ans=1;
    a%=m;
    while(b)
    {
        if(b%2)
        {
            ans=ans*a%m;
            b--;
        }
        b/=2;
        a=a*a%m;
    }
    return ans;
}

int solve(int x)
{
    for(int i=2;i<x;i++)
    {
        if(quick_mod(i,x,x)!=i) return 0;
    }
    return 1;
}

int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        if(n==0) break;
        //cout<<prime(n)<<" "<<solve(n)<<endl;
        if(!prime(n)&&solve(n))
            printf("The number %d is a Carmichael number.\n",n);
        else printf("%d is normal.\n",n);
    }
    return 0;
}


<think>我们正在讨论概率概念或算法。根据用户的问题,我们需要介绍一些概率论中的基本概念或算法。由于引用中提到了概率机器学习、强化学习算法(如Q-Learning,DQN,PPO)以及概率编程和图形型,我们可以围绕这些展开。考虑到用户可能对概率机器学习感兴趣,我们可以从概率论的基础概念开始,然后介绍一些概率型和算法。首先,我们介绍一些基础概念:1.随机变量:表示随机现象的结果。2.概率分布:描述随机变量值的概率规律,包括离散分布(如伯努利分布、二项分布、泊松分布)和连续分布(如正态分布、指数分布)。3.条件概率与贝叶斯定理:条件概率描述在已知某些事件发生的条件下,另一些事件发生的概率;贝叶斯定理则用于更新事件的概率估计。4.期望与方差:描述随机变量的平均水平和波动程度。然后,我们可以介绍一些概率型和算法:1.贝叶斯网络:一种概率图型,用有向无环图表示随机变量之间的条件依赖关系。2.隐马尔可夫型(HMM):一种统计型,用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。3.马尔可夫决策过程(MDP):在强化学习中常用,用于建决策问题。4.概率编程:结合了概率型和编程语言,允许构建复杂的概率型(如使用递归和控制流)。此外,引用中提到了强化学习算法(Q-Learning,DQN,PPO),这些算法在处理不确定性环境中非常重要,它们基于概率框架进行决策。我们还可以提到概率机器学习中的一些高级主题,如变分推断、马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)等近似推断方法。由于引用[3]提到了概率编程,我们可以稍微详细地解释一下概率编程的概念。最后,我们可以生成相关问题。注意:在回答中,数学表达式要符合格式要求。下面开始组织回答。</think>### 概率概念与算法概述 在概率论与机器学习中,核心概念和算法构成了处理不确定性的基础框架。以下分三个部分系统介绍: #### 一、基础概率概念 1. **随机变量** 表示随机现象的数学对象,分为: - 离散型:$X \sim \text{Binomial}(n,p)$(二项分布) - 连续型:$X \sim \mathcal{N}(\mu,\sigma^2)$(正态分布) 2. **贝叶斯定理** 描述条件概率更新的核心公式: $$ P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} $$ 在垃圾邮件过滤等场景中用于证据更新[^3]。 3. **期望与方差** 刻画随机变量的核心特征: - 期望:$\mathbb{E}[X] = \sum x_i p_i$ - 方差:$\text{Var}(X) = \mathbb{E}[(X-\mu)^2]$ #### 二、概率算法体系 | 算法类型 | 代表算法 | 应用场景 | |----------------|-----------------------|------------------------------| | 推理算法 | MCMC采样 | 贝叶斯后验估计 | | 优化算法 | 变分推断(VI) | 近似复杂分布[^3] | | 决策算法 | 马尔可夫决策过程(MDP) | 强化学习策略优化[^1] | | 集成算法 | 概率图(Bayes Net) | 因果关系建 | **典型算法流程 - 蒙特卡洛采样** ```python import numpy as np def monte_carlo_integration(f, a, b, n_samples): samples = np.random.uniform(a, b, n_samples) return (b-a) * np.mean(f(samples)) # 估计积分值 ``` #### 三、前沿发展挑战 1. **概率编程** 通过编程语言构建概率型,支持递归和控制流语句(如`if`条件分支),极大扩展了概率型的表达能力[^3]。 2. **核心挑战** - **数据质量**:噪声数据导致概率评估失真 - **型复杂度**:高维分布的计算瓶颈 - **可解释性**:深度概率型的解释困难[^4] 3. **解决方案** - 采用自动微分变分推断(ADVI) - 利用归一化流(Normalizing Flows)复杂分布 - 开发概率可视化工具链[^4] --- ### 相关问题 1. 贝叶斯定理如何应用于实时决策系统(如自动驾驶)? 2. 比较MCMC采样与变分推断的收敛效率及适用场景 3. 概率编程语言(如Pyro/Stan)的设计原理是什么? 4. 如何处理高维概率分布中的维度灾难问题? 5. 概率型在医疗诊断中的不确定性量化方法 [^1]: 强化学习算法在工业环境中的实现框架 [^3]: 概率编程对图形型的泛化能力 [^4]: 概率评估与糊系统的集成挑战
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