次方求模

 //a^b mod c=(a mod c)^b mod c很容易设计出一个基于二分的递归算法。
 2 #include<stdio.h>
 3 #include<stdlib.h>
 4 //快速幂算法,数论二分 
 5 long long powermod(int a,int b, int c) //不用longlong就报错,题目中那个取值范围不就在2的31次方内
 6 {
 7     long long t;
 8     if(b==0)  return 1%c;
 9     if(b==1)  return a%c;
10     t=powermod(a,b/2,c);//递归调用,采用二分递归算法,,注意这里n/2会带来奇偶性问题
11     t=t*t%c;//二分,乘上另一半再求模
12     if(b&1)  t=t*a%c;//n是奇数,因为n/2还少乘了一次a
13     return t;
14 }
15 int main()
16 {
17     int n;
18     long long a,b,c;
19     scanf("%d",&n);
20     while(n--)
21     {
22         scanf("%lld%lld%lld",&a,&b,&c);
23         printf("%lld\n",powermod(a,b,c));
24     }
25     system("pause");
26     return 0;
27 }
28          
复制代码

 

刚开始用pow函数求次幂,后来发现结果以及参数都为浮点型,我就强行转化为(int)得出的结果不对,看来这种方法不行

一旦遇到高次方连乘,一定要记得快速幂啊,太有用了!!!

2:快速幂取模

快速幂取模就是在O(logn)内求出a^n mod b的值。算法的原理是ab mod c=(a mod c)(b mod c)mod c

因此很容易设计出一个基于二分的递归算法。

心得:这题wa好多次了,找了好久多没发现错误,long long 2^63 大概是 9*10^18,假如999999999*999999999*999999999肯定超过int 64位的长度了,所以一定溢出。

快速幂取模就是在O(logn)内求出a^n mod b的值。算法的原理是ab mod c=(a mod c)(b mod c)mod c 
因此很容易设计出一个基于二分的递归算法。
以下是我的代码,以下代码必须保证输入的是合法的表达式,比如不能出现0^0 mod b:

long exp_mod(long a,long n,long b)
{
long t;
if(n==0) return 1%b;
if(n==1) return a%b;
t=exp_mod(a,n/2,b);
t=t*t%b;
if((n&1)==1) t=t*a%b;
return t;
}
3:高次方求模:

比如a的b次方对c求模
我们可以把b 化为二进制形式看那一位有1
比如b=10101则 a^b=a^(10000)*a^(100)*a^(1)
以函数形式体现:
long long a,b,c;
void han()
{
long long t,s;
for(t=a,s=1;b;b>>=1,t*=t,t%=c)//用b>>=1查看b中1
if(b&1){s*=t;s%=c;}
printf("%lld\n",s%c); 
}

4:据说,矩阵快速幂在递推式优化上相当神奇,而且效率很高。。。

  两矩阵相乘,朴素算法的复杂度是O(N^3)。如果求一次矩阵的M次幂,按朴素的写法就是O(N^3*M)。既然是求幂,不免想到快速幂取模的算法,这里有快速幂取模的介绍,a^b %m 的复杂度可以降到O(logb)。如果矩阵相乘是不是也可以实现O(N^3 * logM)的时间复杂度呢?答案是肯定的。

5:同余幂的思想

求出同余幂bn mod m,其中b,n,m都是比较大的整数。例如取b=12345678,n=456789,直接计算显然是不可行的,可以把n按二进制展开,则n=456789就变成了1101111100001010101,这样每次只需要求b mod m,b2 mod m,... b2^(k-1) mod m,然后把对应位置上的二进制是1的项乘起来,每次乘完后求除m的余数即可,大大降低了计算的复杂度。

伪代码如下:

这里还要用一些同余定理

(a+b)mod m=((a mod m)+(b mod m))mod m;

a*b mod m=(a mod m)*(b mod m) mod m;

a^b mod m=(a mod m)^b mod m;

### 计数字的次方 #### 使用 Python 实现 在 Python 中,可以利用内置的 `**` 运符或者 `pow()` 函数来完成次方。以下是两种方法的具体实现: ```python # 方法一:使用 ** 运符 base = 2 exponent = 3 result = base ** exponent print(f"{base} 的 {exponent} 次方等于 {result}") # 输出结果为 8 [^1] # 方法二:使用 pow() 函数 result_pow = pow(base, exponent) print(f"使用 pow 函数的结果: {result_pow}") # 输出结果同样为 8 ``` #### 使用 C 语言实现 对于 C 语言而言,可以通过引入 `<math.h>` 头文件中的 `pow()` 函数来进行次方。 ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { double base = 2; int exponent = 3; double result = pow(base, exponent); printf("%.0f 的 %.0f 次方等于 %.0f\n", base, (double)exponent, result); // 输出结果为 8 [^2] return 0; } ``` 需要注意的是,在实际应用中可能遇到精度问题,尤其是当指数较大时可能导致数值溢出或浮点误差。 #### MySQL 数据库环境下的幂运 MySQL 提供了直接支持幂运的功能,通过使用 `POW(x,y)` 或者 `POWER(x,y)` 来表示 \(x\) 的 \(y\) 次幂。 ```sql SELECT POW(2, 3) AS Result; -- 结果返回 8 [^3] ``` 此外,还可以采用更简洁的形式表达相同逻辑: ```sql SELECT POWER(2, 3) AS Result; -- 同样返回 8 [^3] ``` #### Java 编程中的高精度处理 针对需要更高精确度的情况(如金融领域),推荐使用 Java 的 `BigDecimal` 类型配合自定义法完成幂运操作。由于标准库未提供直接的方法解决这一需,因此通常采取迭代方式逐步累积乘积直至达到目标次数为止。 ```java import java.math.BigDecimal; public class Main { public static void main(String[] args){ BigDecimal base = new BigDecimal("2"); int exp = 3; BigDecimal result = BigDecimal.ONE; while(exp-- > 0){ result = result.multiply(base); } System.out.println(result.toString()); // 打印输出应显示为 '8' } } ``` #### 密码学场景下的幂优化技术 特别值得注意的一类问题是关于大整数范围内的快速幂计,这常见于加密解密过程之中。例如 RSA 加密体系就依赖于此种高效法降低复杂度。下面给出基于分治策略的一个简单例子演示其原理: ```c long long mod_exp(long long b, unsigned e, unsigned m){ if(e==0)return 1%m; long long t=mod_exp(b*b %m ,e/2,m ); if(e&1)t=t *b %m ; return t ; } // 调用实例 printf("%lld\n",mod_exp(2,16,7)); // 应该打印余数而非真实值本身 [^4] ``` 上述代码片段展示了如何仅执行少量乘法即可获得较大的幂次效果,并且还能保持较小的空间占用率。 ---
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