A^B%C问题

这篇博客介绍了如何在数据范围过大导致快速幂运算溢出的情况下,结合慢速乘和快速幂算法,将乘法转换为加法并适时取模,以解决大整数模幂运算的问题。示例代码展示了如何实现这个算法,并在main函数中进行测试。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
输入a,b,c,求a^b mod c
直接快速幂会爆数据范围,配合慢速乘,乘转为加,超了就取模

#include <iostream>

using namespace std;
typedef long long ll;
ll slow_mul(ll a,ll b,ll c)
{
    ll res=0;
    while(b)
    {
        if(b&1)res=(res+a)%c;
        a=(a+a)%c;
        b>>=1;//等价于b/=2
    }
    return res%c;
}
ll quick_pow(ll a,ll b,ll c)
{
    ll res=1;
    while(b)
    {
        if(b&1)res=slow_mul(res,a,c);//无快速乘代码res=res*a%c
        a=slow_mul(a,a,c);//同样a=a*a%c
        b>>=1;
    }
    return res%c;
}
int main()
{
    ll n,h,mol;
    ll ans;
    while(~scanf("%lld%lld%lld",&n,&h,&mol))
    {
        ans=quick_pow(n,h,mol);
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}

### 模幂运算的计算方法 模幂运算是指形如 $ a^b \mod c^d $ 的运算,其中 $ a, b, c, d $ 为整数。计算这种表达式的值通常需要结合数学优化和计算机算法来高效实现。 #### 直接计算方法 当 $ a^b $ 和 $ c^d $ 都较小时,可以直接计算 $ a^b $ 的值,再计算 $ c^d $ 的值,最后取模。例如: ```python def mod_exp_direct(a, b, c, d): power_ab = a ** b power_cd = c ** d return power_ab % power_cd ``` 然而,这种方法在 $ a^b $ 或 $ c^d $ 很大时会面临数值溢出问题,因此不适用于大数计算。 #### 快速幂算法 为了高效计算 $ a^b \mod c^d $,通常使用**快速幂算法**(也称为**二分幂算法**),其核心思想是将指数 $ b $ 分解为二进制形式,并利用模运算的性质逐步计算。 快速幂算法的实现如下: ```python def mod_exp_fast(a, b, c, d): mod = c ** d # 计算模数 c^d result = 1 a = a % mod # 初始时对底数 a 取模,减少计算量 while b > 0: if b % 2 == 1: # 如果当前位为1,则乘以当前底数 result = (result * a) % mod a = (a * a) % mod # 底数平方 b //= 2 # 指数右移一位 return result ``` #### 优化策略 1. **避免大数运算**:通过每一步都对中间结果取模,可以避免中间结果过大,从而防止溢出。 2. **预处理模数**:由于模数为 $ c^d $,可以提前计算 $ c^d $ 的值,避免重复计算。 3. **大指数优化**:对于非常大的指数 $ b $,快速幂算法的时间复杂度为 $ O(\log b) $,比直接计算 $ a^b $ 的时间复杂度 $ O(b) $ 更高效。 #### 应用场景 模幂运算广泛应用于密码学、数论和算法竞赛中,例如: - **RSA 加密算法**:模幂运算是 RSA 加密和解密的核心操作。 - **数论问题**:如计算斐波那契数列的模余数、判断素数等。 - **算法竞赛**:在编程竞赛中,模幂运算常用于处理大数的取模问题。 ### 示例计算 假设需要计算 $ 2^5 \mod 3^2 $,即 $ 32 \mod 9 $,结果为 $ 5 $。 使用快速幂算法计算: ```python print(mod_exp_fast(2, 5, 3, 2)) # 输出 5 ``` #### 相关问题 1. 如何优化模幂运算以应对非常大的指数? 2. 快速幂算法在 RSA 加密中的具体应用是什么? 3. 在编程竞赛中,模幂运算有哪些常见的应用场景? 4. 如何处理模幂运算中底数和模数不互质的情况? 5. 快速幂算法与直接计算方法的性能差异有多大?
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