快速幂取模

  写个博客装下逼。

  我们都知道,计算机是用二进制来储存数字的,快速幂取模就是利用了二进制,更深层来说是用了二分的思想

  比如一个数n=10,用二进制表示就是1010,即10=2^3+2^1,那么如果我们用他来进行取模操作:( a ^ n ) % p

  会等同于 ( ( ( a^( 2^3 ) % p ) * ( a^( 2^1 ) ) % p ) ) % p 

  ( 数论公式:( a * b ) % p = ( ( a % p ) * ( b % p ) )% p …… 这个都不会就没救啦!)

  我们发现我们计算的时候会有很多时间浪费在了求a的高次幂上,那么不如从小开始算,然后每次算的时候都保存一下,

  即 a^( n * 2 ) = ( a ^ n )^2 ,(a ^ ( 2 ^ n ) )^2=a ^ ( 2 ^ ( n + 1 ) )  (这真是一个相当露骨的解释啊!)

  我们检查输入的指数的二进制表示(从低到高),如果这一位是1,那么就乘上次的a的n次方,每次循环后,让a自平方,那么我们的操作就会变成如下代码:

// Problem#: 11487
// Submission#: 3040008
// The source code is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License
// URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
// All Copyright reserved by Informatic Lab of Sun Yat-sen University
#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main()
{
    int a,b,p,ans=1;
    cin>>a>>b>>p;
    while(b)
    {
        if(b%2) ans=(ans*(a%p))%p;
        b/=2;
        a=(a*a)%p;    //a既是输入的数,也是保存的a的n次方
    }
    printf("%d\n",ans);
    
    return 0;
}                                 

  

转载于:https://www.cnblogs.com/godding/p/4044761.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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