P3811 【模板】乘法逆元


原题链接

P3811
AC记录:Accepted

题目大意

给定 n , p n,p n,p 1 ⋯ n 1\cdots n 1n中所有整数在模 p p p意义下的乘法逆元。

输入格式

一行两个正整数 n , p n,p n,p

输出格式

输出 n n n行,第 i i i行表示 i i i在模 p p p下的乘法逆元。

S a m p l e \mathbf{Sample} Sample I n p u t \mathbf{Input} Input

10 13

S a m p l e \mathbf{Sample} Sample O u t p u t \mathbf{Output} Output

1
7
9
10
8
11
2
5
3
4

H i n t & E x p l a i n \mathbf{Hint\&Explain} Hint&Explain
对于 3 3 3来说,他在模 13 13 13意义下的乘法逆元为 9 9 9,因为 9 9 9是最小的一个正整数解使得方程 3 x ≡ 1 ( m o d 13 ) 3x\equiv 1\pmod{13} 3x1(mod13)成立。

数据范围

对于 100 % 100\% 100%的数据, 1 ≤ n ≤ 3 × 1 0 6 , n < p < 20000528 1≤n≤3\times 10^6,n<p<20000528 1n3×106,n<p<20000528
输入保证 p p p为素数。

解题思路

⚠  警告 此题时间限制仅有500ms! { \color{#FF9100}{\rule[0pt]{2pt}{40pt}} \color{#FFF4E5}{\rule[20pt]{200pt}{20pt}} \kern{-200pt} \color{#FFFFFF}{\rule[0pt]{200pt}{20pt}} \color{orange}{\raisebox{27pt}{\kern{-195pt}{\footnotesize\bf ⚠ 警告}}} \color{black}{\raisebox{7pt}{\kern{-195pt}{\footnotesize\bf 此题时间限制仅有500ms!}}} }  500ms!

由于这恐怖的时限,所以作者这里用的是线性求逆元的方法。

定义

a a a p p p互质时,使得方程 a x ≡ 1 ( m o d p ) ax\equiv 1\pmod p ax1(modp)成立的最小正整数解称为 a a a在模 p p p意义下的乘法逆元,记为 a − 1 a^{-1} a1

解法

p = k a + r p=ka+r p=ka+r,其中 r = p   m o d   a , k = ⌊ p a ⌋ r=p\bmod a,k=\left\lfloor\frac{p}{a}\right\rfloor r=pmoda,k=ap
则可以列出一个方程:
k a + r ≡ 0 ( m o d p ) ka+r\equiv 0\pmod p ka+r0(modp)
两边同时乘上 a − 1 × r − 1 a^{-1}\times r^{-1} a1×r1,得
k r − 1 + a − 1 ≡ 0 ( m o d p ) kr^{-1}+a^{-1}\equiv 0\pmod p kr1+a10(modp)
移项,得
a − 1 ≡ − k r − 1 ( m o d p ) a^{-1}\equiv -kr^{-1}\pmod p a1kr1(modp)
代入 r = p   m o d   a , k = ⌊ p a ⌋ r=p\bmod a,k=\left\lfloor\frac{p}{a}\right\rfloor r=pmoda,k=ap,得
a − 1 ≡ − ⌊ p a ⌋ ⋅ ( p   m o d   a ) − 1 a^{-1}\equiv -\left\lfloor\frac{p}{a}\right\rfloor\cdot(p\bmod a)^{-1} a1ap(pmoda)1
i i i的乘法逆元为 i n v i inv_i invi,代入原式得
a − 1 ≡ − ⌊ p a ⌋ ⋅ i n v p   m o d   a a^{-1}\equiv -\left\lfloor\frac{p}{a}\right\rfloor\cdot inv_{p\bmod a} a1apinvpmoda
由于 p   m o d   a p\bmod a pmoda一定是小于 a a a的,所以 i n v p   m o d   a inv_{p\bmod a} invpmoda也一定会在 i n v a inv_a inva之前出现,直接遍历一遍就可以了。

上代码

#include<cstdio>

using namespace std;

long long   n,p;
long long   inv[3000010];

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&p);
    inv[0]=0;
    inv[1]=1;
    printf("1\n");
    for(int i=2; i<=n; i++)
    {
        inv[i]=(long long)p-(p/i)*inv[p%i]%p;
        printf("%d\n",inv[i]);
    }
    return 0;
}

完美切题 ∼ \sim

### 乘法逆元的定义 在运算中,给定一个整数 $ a $ 和一个数 $ p $,如果存在一个整数 $ x $ 满足 $ ax \equiv 1 \pmod{p} $,那么 $ x $ 被称为 $ a $ 在 $ p $ 下的乘法逆元乘法逆元存在的条件是 $ a $ 与 $ p $ 互质,即 $ \gcd(a, p) = 1 $。 ### 计算乘法逆元的方法 #### 扩展欧几里得算法 扩展欧几里得算法(exgcd)是一种适用于单个查找或者 $ p $ 很大的情况下,即使 $ p $ 不是质数也可以使用的方法。该算法可以用来求解线性方程 $ ax + by = \gcd(a, b) $ 的整数解。当 $ a $ 和 $ b $ 互质时,可以通过此方法找到 $ a $ 在 $ b $ 下的逆元。下面是一个使用扩展欧几里得算法来求解乘法逆元的 C++ 函数示例: ```cpp int extgcd(int a, int b, int &x, int &y) { int c = a; if (b == 0) { x = 1; y = 0; } else { c = extgcd(b, a % b, y, x); y -= (a / b) * x; } return c; } ``` #### 快速幂算法 快速幂算法是一种可以在 $ O(\log n) $ 的时间复杂度内计算 $ a^n \mod p $ 的方法。当数 $ p $ 是一个质数时,可以利用费马小定理,即对于任意整数 $ a $,如果 $ a $ 不是 $ p $ 的倍数,则有 $ a^{p-1} \equiv 1 \pmod{p} $。由此可以得出 $ a $ 的逆元为 $ a^{p-2} \mod p $。下面是一个使用快速幂算法来求解乘法逆元的 C++ 函数示例: ```cpp int fast_power(int a, int n, int p) { int result = 1; while (n > 0) { if (n % 2 == 1) { result = (long long)result * a % p; } a = (long long)a * a % p; n /= 2; } return result; } ``` #### 线性求逆元 线性求逆元的方法适用于求一系列数字在 $ p $ 下的逆元,时间复杂度为 $ O(n) $。这种方法通常用于预处理阶段,以便快速获取多个数的逆元。具体实现取决于具体的应用场景和需求。 #### 阶乘逆元 阶乘逆元同样适用于数为质数的情况,并且可以在 $ O(n) $ 的时间内完成计算。这种方法通常用于组合数学中的问题,例如计算组合数 $ C(n, k) \mod p $。 ### 应用实例 考虑洛谷 P3811 题目中的情况,给定 $ n $ 和 $ p $,要求输出 $ 1 $ 到 $ n $ 中每个整数在 $ p $ 意义下的乘法逆元。由于题目保证 $ p $ 是质数,因此可以使用快速幂算法来求解每个数的逆元。此外,对于需要频繁进行除法运算的情况,可以通过预先计算出所有需要的逆元来简化后续的计算过程。例如,在计算 $ (a / b) \mod p $ 时,可以将其转换为 $ (a \cdot b^{-1}) \mod p $,其中 $ b^{-1} $ 是 $ b $ 在 $ p $ 下的逆元 [^3]。 ### 注意事项 - 在使用扩展欧几里得算法时,需要注意处理边界情况,例如当 $ a $ 或 $ b $ 为零的情况。 - 使用快速幂算法时,要确保幂运算的结果不会溢出,这通常通过取操作来实现。 - 当数 $ p $ 不是质数时,不能直接应用费马小定理来求解逆元,此时需要使用其他方法,如扩展欧几里得算法。 - 在实际应用中,选择合适的方法取决于具体的需求,比如数的大小、是否为质数以及需要求解逆元的数量等因素。 ### 相关问题 1. 如何在数不是质数的情况下求解乘法逆元? 2. 快速幂算法除了用于求解乘法逆元外还有哪些应用场景? 3. 在什么情况下应该优先考虑使用线性求逆元而不是快速幂算法? 4. 阶乘逆元的计算方法与普通乘法逆元有何不同? 5. 当数 $ p $ 是合数时,是否有可能存在乘法逆元?如果有的话,如何求解?
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