【数学】Eddy Walker

本文介绍了一种使用C++实现快速幂算法的方法,并通过一个具体的程序实例展示了如何利用快速幂进行模运算。该算法主要用于解决大整数幂运算的问题,在处理与模运算相关的数学问题时特别有效。

 

 

 1 #include<bits/stdc++.h>
 2 using namespace std;
 3 typedef long long ll;
 4 const ll mod = 1e9+7;
 5 ll qpow(ll a,ll b){
 6     ll ans = 1 ;
 7     while (b) {
 8         if ( b&1 ){
 9             ans = ans * a % mod ;
10         }
11         b >>= 1;
12         a = a * a % mod ;
13     }
14     return ans ;
15 }
16 int main()
17 {
18     ll T,n,m;
19     ll res = 1 ;
20     for(scanf("%lld",&T);T;T--){
21         scanf("%lld%lld",&n,&m);
22         if( m==0 && n!=1 ){
23             res = 0;
24         }else if( (n!=1) ){
25             res = res * qpow(n-1,mod-2) %mod ;
26         }
27         printf("%lld\n",res);
28     }
29     return 0;
30 }
Eddy Walker

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Osea/p/11228504.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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