[蓝桥杯 2023 省 A] 平方差

本文介绍了如何利用数学方法解决一个编程问题,即在给定区间内找出满足平方差关系的整数x的数量,通过分析奇偶性规律,使用C++和Java编写代码,时间复杂度为O(1)。

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[蓝桥杯 2023 省 A] 平方差

题目描述

给定 L , R L,R L,R,问 L ≤ x ≤ R L \leq x \leq R LxR 有多少个 x x x 满足存在整数 y , z y,z y,z 使得 x = y 2 − z 2 x = y^2 - z^2 x=y2z2

输入格式

输入一行包含两个整数 L , R L,R L,R,用一个空格分隔。

输出格式

输出一行包含一个整数满足题目给定条件的 x x x 的数量。

输入输出样例
输入

1 5

输出

4

说明/提示
  • 1 = 1 2 − 0 2 1 = 1^2 - 0^2 1=1202
  • 3 = 2 2 − 1 2 3 = 2^2 - 1^2 3=2212
  • 4 = 2 2 − 0 2 4 = 2^2 - 0^2 4=2202
蓝桥杯竞赛中涉及幂运算的问题通常会考察选手对大数处理、快速幂算法以及模运算的理解。以下是针对“2023次方”相关问题的分析与解答。 --- ### **问题背景** 在编程比赛中,“求某数的2023次方”可能涉及到以下几个方面: 1. 大数计算:当底数较大时,直接计算可能会超出计算机的数据范围。 2. 模运算优化:通过取模简化中间结果,减少内存占用并提高效率。 3. 快速幂算法:用于高效计算指数较大的幂值。 假设问题是要求计算 \( a^{2023} \mod m \),其中 \( a \) 是给定的底数,\( m \) 是模数。这种情况下可以采用快速幂算法来解决。 --- ### **解决方案** #### 1. 快速幂算法介绍 快速幂是一种高效的算法,能够在 \( O(\log n) \) 的时间内完成幂运算。其核心思想是利用二进制分解指数,并逐步累乘结果。具体实现如下: ```python def fast_power(base, exponent, mod): result = 1 base %= mod # 确保初始基数小于模数 while exponent > 0: if exponent % 2 == 1: # 如果当前指数为奇数 result = (result * base) % mod base = (base * base) % mod # 平方基数 exponent //= 2 # 减半指数 return result ``` 上述函数实现了 \( base^{exponent} \mod mod \) 的计算过程[^4]。 #### 2. 应用场景举例 假如题目给出的是 \( 7^{2023} \mod 10^9+7 \),可以直接调用 `fast_power` 函数进行计算: ```python MOD = 10**9 + 7 print(fast_power(7, 2023, MOD)) ``` 此方法适用于任何需要计算大指数幂的情况,尤其是当结果过大而必须取模时。 #### 3. 特殊情况考虑 - 当 \( m = 1 \) 时,无论 \( a \) 和 \( b \) 的值为何,最终结果始终为 0。 - 对于负数底数的情况,需注意符号变化规律。例如,\((-a)^b\) 的正负取决于 \( b \) 是否为偶数。 --- ### **代码示例** 以下是一个完整的 Python 实现案例,展示如何使用快速幂算法解决问题: ```python # 定义快速幂函数 def fast_power(base, exponent, mod): result = 1 base %= mod # 初始化基数值 while exponent > 0: if exponent & 1: # 判断最低位是否为1 result = (result * base) % mod base = (base * base) % mod # 更新基数值 exponent >>= 1 # 右移一位,相当于除以2 return result # 测试用例 if __name__ == "__main__": MOD = 10**9 + 7 base = int(input("请输入底数: ")) exponent = 2023 print(f"{base} 的 {exponent} 次方对 {MOD} 取模的结果为:", fast_power(base, exponent, MOD)) ``` --- ### **理论补充** 快速幂的核心在于将指数分解成二进制形式。例如,对于 \( 7^{2023} \): 1. 将 2023 转换为二进制表示:\( 2023_{10} = 11111100111_2 \)[^4]。 2. 根据每一位的值决定是否累乘对应次方的结果。 这种方法显著减少了乘法操作的数量,从而提高了运行速度。 --- ### **常见变种问题** 除了基本的大数幂运算外,还可能出现一些扩展版本的问题,比如: 1. 计算连续区间内的幂和:如 \( S = a^1 + a^2 + ... + a^n \mod m \)。 2. 动态调整指数或模数:每次迭代改变参数值。 3. 结合其他数学概念:如质因数分解、欧拉定理等。 这些问题都需要灵活运用快速幂的思想加以改进。 --- ### 问题
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