P4118 [Ynoi2016]炸脖龙I

思路:扩展欧拉定理

提交:\(\geq5\)

错因:快速幂时刚开始没有判断\(a\)是否大于\(p\)

题解:

用树状数组维护差分,查询时暴力从左端点的第一个数向右端点递归,若递归时发现指数变为\(1\),则指数返回\(1\);若递归出右端点,指数也返回\(1\)

#pragma GCC optimize (3)
#include<cstdio>
#include<iostream>
#define ll long long
#define R register ll
using namespace std;
namespace Luitaryi {
static char B[1<<15],*S=B,*T=B;
#define getchar() (S==T&&(T=(S=B)+fread(B,1,1<<15,stdin),S==T)?EOF:*S++)
template<class I> inline I g(I& x) { x=0; register I f=1;
    register char ch; while(!isdigit(ch=getchar())) f=ch=='-'?-1:f;
    do x=x*10+(ch^48); while(isdigit(ch=getchar())); return x*=f;
} const int N=500010,M=2e7;
int n,m,cnt,p[M/2],phi[M+10],a[N];
ll c[N]; bool v[M+10];
inline void PRE() { phi[1]=1;
    for(register int i=2;i<=M;++i) {
        if(!v[i]) p[++cnt]=i,phi[i]=i-1;
        for(register int j=1;j<=cnt&&i*p[j]<=M;++j) {
            v[i*p[j]]=true;
            if(i%p[j]==0) {
                phi[i*p[j]]=phi[i]*p[j]; break;
            } phi[i*p[j]]=phi[i]*(p[j]-1);
        }
    }
}
inline void add(int x,int d) {for(;x<=n+4;x+=x&-x) c[x]+=d;}
inline ll query(int x) { R ret=0; for(;x;x-=x&-x) ret+=c[x]; return ret;}
inline ll qpow(ll a,ll p,int M) { R ret=1; 
    register bool flg=false,flg1=false;
    if(a>=M) flg1=true,a%=M;//先判a 
    while(p) { if(p&1) {
            ret*=a; flg|=flg1;
            if(ret>=M) flg=true,ret%=M;
        } a*=a; if(a>=M) flg1=true,a%=M; p>>=1;
    } return ret+(flg?M:0);//指数是否大于模数 
}
inline int solve(int l,int r,int x) { 
    if(x==1) return 1; //上面是1指数返回1 
    if(l>r) return 1; //到区间的最后,还是指数返回1 
    R cur=query(l)+a[l],p=solve(l+1,r,phi[x]); 
    return qpow(cur,p,x);
}
inline void main() { freopen("in.in","r",stdin); freopen("out.out","w",stdout);
    PRE(); g(n),g(m); for(register int i=1;i<=n;++i) g(a[i]);
    for(register int i=1,x,l,r,d;i<=m;++i) {
        g(x),g(l),g(r),g(d); if(x&1) add(l,d),add(r+1,-d);
        if(!(x&1)) printf("%d\n",solve(l,r,d)%d);
    }
}
} signed main() {Luitaryi::main(); return 0;}

2019.08.23
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转载于:https://www.cnblogs.com/Jackpei/p/11401613.html

极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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